为了确定Biolog Eco方法分析养殖水体微生物多样性时合适的培养时间点,分别以1个鲢鱼单养池塘和4个南美白对虾精养池塘水样为研究对象,考察水样微生物群落颜色平均变化率(average well color development,AWCD)、6类碳源利用情况、多样...为了确定Biolog Eco方法分析养殖水体微生物多样性时合适的培养时间点,分别以1个鲢鱼单养池塘和4个南美白对虾精养池塘水样为研究对象,考察水样微生物群落颜色平均变化率(average well color development,AWCD)、6类碳源利用情况、多样性指数和主成分分析达到没有显著差异的时间点,以及不同时间点对5种水样的区分情况.结果显示,每个水体样品微生物群落的AWCD、6类碳源利用情况、多样性指数和主成分分析达到没有显著差异的时间不同.5种水样微生物群落各项功能指标均没有显著差异的时间点分别为144、192、168、168和120 h,均为水样AWCD值达到没有显著性差异的时间点或之后的24~48 h.ANOSIM分析证实72~192 h各时间点5种水样的群落底物利用特征(community substrate utilization profile,CSUP)均存在显著差异(P<0.05),5种水样均可被区分.SIMPER分析表明随着培养时间的延长各水样之间CSUP的差异百分比逐步降低.总之,微生物群落的各项功能指标在AWCD值达到没有显著差异的时间点趋于稳定,AWCD曲线指数增长期时间点水样的差异度高于稳定期.展开更多
PCA(Principal Component Analysis)常用于Biolog ECO和DGGE数据分析,但是该方法无法正确区分不同环境微生物的多样性结构,也无法实现微生物标记的发现。为实现该功能,研究采用PCA、PLS-DA(partial least squares-discriiminate analys...PCA(Principal Component Analysis)常用于Biolog ECO和DGGE数据分析,但是该方法无法正确区分不同环境微生物的多样性结构,也无法实现微生物标记的发现。为实现该功能,研究采用PCA、PLS-DA(partial least squares-discriiminate analysis)、PLS-EDA(partial least squares-discriiminate enhance analysis)及PLS(partial least squares)、OPLS(orthogonal to partial least squares)方法对Biolog ECO和DGGE数据进行分析。结果表明:DGGE数据通过PLS-EDA分析方法能区分不同环境微生物多样性的结构(PC1=16.8%);采用PLS-DA分析方法,发现两个环境样品中有1个样品重合(PC1=33%);PCA分析方法分离效果最差(PC1=27.1%)。Biolog ECO数据通过PLS-EDA分析方法能区分不同环境微生物多样性的结构(PC1=25.5%);PLS-DA分析方法有4个样品重合(PC1=36.3%);PCA分析方法效果最差(PC1=35.1%)。Biolog ECO和DGGE数据进行PLS和OPLS分析方法筛选后,发现多个潜在的碳源及物种,可作为不同环境条件下微生物标记物。可见,PLS-EDA优于PLS-DA及PCA,是微生物研究的重要方法;PLS和OPLS分析方法中VIP(variable important value)≥1.00的条带和碳源可作为潜在的微生物标记。图7,表1,参24。展开更多
Biochar has been shown to influence soil microbial communities in terms of their abundance and diversity.However,the relationship among microbial abundance,structure and C metabolic traits is not well studied under bi...Biochar has been shown to influence soil microbial communities in terms of their abundance and diversity.However,the relationship among microbial abundance,structure and C metabolic traits is not well studied under biochar application.Here it was hypothesized that the addition of biochar with intrinsic properties（i.e.,porous structure）could affect the proliferation of culturable microbes and the genetic structure of soil bacterial communities.In the meantime,the presence of available organic carbon in biochar may influence the C utilization capacities of microbial community in Biolog Eco-plates.A pot experiment was conducted with differenct biochar application（BC）rates：control（0 t ha^-1）,BC1（20 t ha^-1）and BC2（40 t ha^-1）.Culturable microorganisms were enumerated via the plate counting method.Bacterial diversity was examined using denaturing gradient gel electrophoresis（DGGE）.Microbial capacity in using C sources was assessed using Biolog Eco-plates.The addition of biochar stimulated the growth of actinomyces and bacteria,especially the ammonifying bacteria and azotobacteria,but had no significant effect on fungi proliferation.The phylogenetic distribution of the operational taxonomic units could be divided into the following groups with the biochar addition：Firmicutes,Acidobacteria,Gemmatimonadetes,Actinobacteria,Cyanobacteria andα-,β-,γ-andδ-Proteobacteria（average similarity〉95%）.Biochar application had a higher capacity utilization for L-asparagine,Tween 80,D-mannitol,L-serine,γ-hydroxybutyric acid,N-acetyl-D-glucosamine,glycogen,itaconic acid,glycyl-L-glutamic acid,α-ketobutyricacid and putrescine,whereas it had received decreased capacities in using the other 20 carbon sources in Biolog Eco-plates.Redundancy analysis（RDA）revealed that the physico-chemical properties,indices of bacterial diversity,and C metabolic traits were positively correlated with the appearance of novel sequences under BC2 treatment.Our study indicates that the addition of biochar can increase culturable microbial abundance and shift bacterial genetic structure without enhancing their capacities in utilizing C sources in Biolog Eco-plates,which could be associated with the porous structure and nutrients from biochar.展开更多
为探讨不同预处理方法对养殖池塘底泥Biolog Eco板分析结果的影响,以南美白对虾养殖池塘周边底泥1#和中部底泥2#为研究对象,考察了文献中常用的5种预处理方法底泥微生物群落平均颜色变化率( Average well color development,AWCD)、碳...为探讨不同预处理方法对养殖池塘底泥Biolog Eco板分析结果的影响,以南美白对虾养殖池塘周边底泥1#和中部底泥2#为研究对象,考察了文献中常用的5种预处理方法底泥微生物群落平均颜色变化率( Average well color development,AWCD)、碳源利用模式和多样性指数的差异。结果表明,培养3 d后周边底泥1#样品异养细菌总数(7.73×10^5 CFU·mL^-1)显著低于中部底泥2#样品(3.48×10^7 CFU·mL^-1)(P<0.05)。不同预处理方式底泥微生物群落的AWCD值、六类碳源利用情况、多样性指数及主成分分析差异较大。240 h时,1#底泥方法4和方法5除对胺类碳源的利用(方法5显著高于方法4)外,微生物群落的上述其他指标差异均不显著(P>0.05),但有多项指标显著优于方法1、2、3(P<0.05);2#底泥方法5处理微生物群落的多项指标显著优于方法1~4;且无论在1#底泥还是2#底泥,方法5主成分分析的平行点均较为集中,说明其平行性较好。因此建议采用方法5进行养殖池塘底泥的预处理,即10%底泥稀释液在250 r·min^-1转速下振荡30 min,经600 r·min^-1离心10 min,离心上清液直接接入Biolog Eco板。展开更多
为了探究不同制酒车间空气微生物群落的功能多样性差异,采用Biolog-ECO微平板技术分析了不同空气样品的微生物群落碳代谢特征。结果表明,不同微生物样品平均颜色变化率(average well color development,AWCD)均在培养144h后达到稳定,并...为了探究不同制酒车间空气微生物群落的功能多样性差异,采用Biolog-ECO微平板技术分析了不同空气样品的微生物群落碳代谢特征。结果表明,不同微生物样品平均颜色变化率(average well color development,AWCD)均在培养144h后达到稳定,并且5个车间的AWCD值即对单一碳源的利用能力存在显著差异,老车间空气微生物的碳代谢能力和4类多样性指数均显著高于新车间。5个车间空气微生物对6类碳源的利用程度存在差异,对碳水化合物、氨基酸类、羧酸类、多聚物类和胺类碳源的利用率显著高于酚酸类。微生物代谢特征主成分分析结果表明,主成分1(PC1)贡献度为72.7%,主成分2(PC2)贡献度为14.2%,其中生产工艺相同的车间微生物群落差异较小,投产时间相同的车间微生物群落差异较小。分异代谢差异的主要碳源是与PC1有较高正相关性的α-D-乳糖、β-甲基-D-葡萄糖苷、葡萄糖-1-磷酸盐、肝糖等15种碳源,包括有9种碳水化合物、3种羧酸、2种多聚物和1种氨基酸。展开更多
为了解渔业环境中微生物群落特征对生态循环的影响,基于高通量测序与Biolog-ECO相结合的方法,探究白洋淀鲥鯸淀湿地浮游微生物和不同基质附着微生物的群落结构及其碳源利用能力。结果表明:鲥鯸淀湿地中优势菌群为疣微菌门Verrucomicrobi...为了解渔业环境中微生物群落特征对生态循环的影响,基于高通量测序与Biolog-ECO相结合的方法,探究白洋淀鲥鯸淀湿地浮游微生物和不同基质附着微生物的群落结构及其碳源利用能力。结果表明:鲥鯸淀湿地中优势菌群为疣微菌门Verrucomicrobia、变形菌门Proteobacteria、蓝细菌门Cyanobacteria和放线菌门Actinobacteria等,其中,浮游细菌与附着细菌在组成及丰度上存在着明显差异,蓝细菌门是浮游细菌第一优势菌门,疣微菌门是附着细菌第一优势菌门;Biolog-ECO板中平均每孔颜色变化率(average well colour development,AWCD)检测发现,不同微生物组的碳源利用能力与时间表现出正相关性;浮游生物的变化幅度最大,说明对碳源利用能力最强,其生物活性明显高于附着微生物,不同基质上的附着微生物活性依次为人工水草>芦苇>棕榈片>网片基质;主成分分析显示,不同微生物群落代谢作用的主要碳源类型为氨基酸类、聚合糖类和醇类,不同微生物群落差异主要体现在对氨基酸类和聚合糖类碳源的利用上。研究表明,微生物群落结构差异是导致微生物利用碳源整体能力和偏好程度不同的主要原因之一,相对附着细菌而言,浮游细菌在生态系统物质循环和能量流动方面发挥着更加重要的作用。展开更多
文摘PCA(Principal Component Analysis)常用于Biolog ECO和DGGE数据分析,但是该方法无法正确区分不同环境微生物的多样性结构,也无法实现微生物标记的发现。为实现该功能,研究采用PCA、PLS-DA(partial least squares-discriiminate analysis)、PLS-EDA(partial least squares-discriiminate enhance analysis)及PLS(partial least squares)、OPLS(orthogonal to partial least squares)方法对Biolog ECO和DGGE数据进行分析。结果表明:DGGE数据通过PLS-EDA分析方法能区分不同环境微生物多样性的结构(PC1=16.8%);采用PLS-DA分析方法,发现两个环境样品中有1个样品重合(PC1=33%);PCA分析方法分离效果最差(PC1=27.1%)。Biolog ECO数据通过PLS-EDA分析方法能区分不同环境微生物多样性的结构(PC1=25.5%);PLS-DA分析方法有4个样品重合(PC1=36.3%);PCA分析方法效果最差(PC1=35.1%)。Biolog ECO和DGGE数据进行PLS和OPLS分析方法筛选后,发现多个潜在的碳源及物种,可作为不同环境条件下微生物标记物。可见,PLS-EDA优于PLS-DA及PCA,是微生物研究的重要方法;PLS和OPLS分析方法中VIP(variable important value)≥1.00的条带和碳源可作为潜在的微生物标记。图7,表1,参24。
基金funded by the National Natural Science Foundation of China (41401325 and 31501250)the Key Technologied R&D Program of China during the 12th Five-Year Plan period (2014BAD02B06-02)+1 种基金the Special Fund for Agro-scientific Research in the Public Interest, China (201303095)the Excellent Talent Support Program of Ministry of Liaoning Education, China
文摘Biochar has been shown to influence soil microbial communities in terms of their abundance and diversity.However,the relationship among microbial abundance,structure and C metabolic traits is not well studied under biochar application.Here it was hypothesized that the addition of biochar with intrinsic properties（i.e.,porous structure）could affect the proliferation of culturable microbes and the genetic structure of soil bacterial communities.In the meantime,the presence of available organic carbon in biochar may influence the C utilization capacities of microbial community in Biolog Eco-plates.A pot experiment was conducted with differenct biochar application（BC）rates：control（0 t ha^-1）,BC1（20 t ha^-1）and BC2（40 t ha^-1）.Culturable microorganisms were enumerated via the plate counting method.Bacterial diversity was examined using denaturing gradient gel electrophoresis（DGGE）.Microbial capacity in using C sources was assessed using Biolog Eco-plates.The addition of biochar stimulated the growth of actinomyces and bacteria,especially the ammonifying bacteria and azotobacteria,but had no significant effect on fungi proliferation.The phylogenetic distribution of the operational taxonomic units could be divided into the following groups with the biochar addition：Firmicutes,Acidobacteria,Gemmatimonadetes,Actinobacteria,Cyanobacteria andα-,β-,γ-andδ-Proteobacteria（average similarity〉95%）.Biochar application had a higher capacity utilization for L-asparagine,Tween 80,D-mannitol,L-serine,γ-hydroxybutyric acid,N-acetyl-D-glucosamine,glycogen,itaconic acid,glycyl-L-glutamic acid,α-ketobutyricacid and putrescine,whereas it had received decreased capacities in using the other 20 carbon sources in Biolog Eco-plates.Redundancy analysis（RDA）revealed that the physico-chemical properties,indices of bacterial diversity,and C metabolic traits were positively correlated with the appearance of novel sequences under BC2 treatment.Our study indicates that the addition of biochar can increase culturable microbial abundance and shift bacterial genetic structure without enhancing their capacities in utilizing C sources in Biolog Eco-plates,which could be associated with the porous structure and nutrients from biochar.
文摘为探讨不同预处理方法对养殖池塘底泥Biolog Eco板分析结果的影响,以南美白对虾养殖池塘周边底泥1#和中部底泥2#为研究对象,考察了文献中常用的5种预处理方法底泥微生物群落平均颜色变化率( Average well color development,AWCD)、碳源利用模式和多样性指数的差异。结果表明,培养3 d后周边底泥1#样品异养细菌总数(7.73×10^5 CFU·mL^-1)显著低于中部底泥2#样品(3.48×10^7 CFU·mL^-1)(P<0.05)。不同预处理方式底泥微生物群落的AWCD值、六类碳源利用情况、多样性指数及主成分分析差异较大。240 h时,1#底泥方法4和方法5除对胺类碳源的利用(方法5显著高于方法4)外,微生物群落的上述其他指标差异均不显著(P>0.05),但有多项指标显著优于方法1、2、3(P<0.05);2#底泥方法5处理微生物群落的多项指标显著优于方法1~4;且无论在1#底泥还是2#底泥,方法5主成分分析的平行点均较为集中,说明其平行性较好。因此建议采用方法5进行养殖池塘底泥的预处理,即10%底泥稀释液在250 r·min^-1转速下振荡30 min,经600 r·min^-1离心10 min,离心上清液直接接入Biolog Eco板。
文摘为了探究不同制酒车间空气微生物群落的功能多样性差异,采用Biolog-ECO微平板技术分析了不同空气样品的微生物群落碳代谢特征。结果表明,不同微生物样品平均颜色变化率(average well color development,AWCD)均在培养144h后达到稳定,并且5个车间的AWCD值即对单一碳源的利用能力存在显著差异,老车间空气微生物的碳代谢能力和4类多样性指数均显著高于新车间。5个车间空气微生物对6类碳源的利用程度存在差异,对碳水化合物、氨基酸类、羧酸类、多聚物类和胺类碳源的利用率显著高于酚酸类。微生物代谢特征主成分分析结果表明,主成分1(PC1)贡献度为72.7%,主成分2(PC2)贡献度为14.2%,其中生产工艺相同的车间微生物群落差异较小,投产时间相同的车间微生物群落差异较小。分异代谢差异的主要碳源是与PC1有较高正相关性的α-D-乳糖、β-甲基-D-葡萄糖苷、葡萄糖-1-磷酸盐、肝糖等15种碳源,包括有9种碳水化合物、3种羧酸、2种多聚物和1种氨基酸。
文摘为了解渔业环境中微生物群落特征对生态循环的影响,基于高通量测序与Biolog-ECO相结合的方法,探究白洋淀鲥鯸淀湿地浮游微生物和不同基质附着微生物的群落结构及其碳源利用能力。结果表明:鲥鯸淀湿地中优势菌群为疣微菌门Verrucomicrobia、变形菌门Proteobacteria、蓝细菌门Cyanobacteria和放线菌门Actinobacteria等,其中,浮游细菌与附着细菌在组成及丰度上存在着明显差异,蓝细菌门是浮游细菌第一优势菌门,疣微菌门是附着细菌第一优势菌门;Biolog-ECO板中平均每孔颜色变化率(average well colour development,AWCD)检测发现,不同微生物组的碳源利用能力与时间表现出正相关性;浮游生物的变化幅度最大,说明对碳源利用能力最强,其生物活性明显高于附着微生物,不同基质上的附着微生物活性依次为人工水草>芦苇>棕榈片>网片基质;主成分分析显示,不同微生物群落代谢作用的主要碳源类型为氨基酸类、聚合糖类和醇类,不同微生物群落差异主要体现在对氨基酸类和聚合糖类碳源的利用上。研究表明,微生物群落结构差异是导致微生物利用碳源整体能力和偏好程度不同的主要原因之一,相对附着细菌而言,浮游细菌在生态系统物质循环和能量流动方面发挥着更加重要的作用。
