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沙漠土壤可以通过微生物矿化作用固定大气CO2

来源:admin    发布时间:2020-07-21   阅读数:87

a级黄色片客户北京林业大学水土保持学院的张宇清教授及团队的研究成果刊登在农林科学一区期刊Geoderma,张宇清教授为该论文的通讯作者,刘振为第一作者,本文通过高通量测序技术、扫描电镜、X射线衍射光谱等对沙漠土壤中参与MCP过程的微生物以及MCP组成成份的表征形态、晶体形态进行了检测分析,以对“沙漠土壤能通过微生物介导的碳质矿化过程对大气CO2进行固定”的猜想进行证实和探讨。跟着图文详解,一探究竟!

 

Desert soil sequesters atmospheric CO2 by microbial mineral formation

沙漠土壤可以通过微生物矿化作用固定大气CO2


作者: 刘振,张宇清等

期刊: Geoderma

时间:2019年12月10日

影响因子:4.336

关键词:大气CO2 ;碳吸收 ;碳质矿化 ;沙漠土壤 ;无机碳   


一、研究背景

约占地球陆地面积40%的旱地在大气CO2水平调节和全球气候变化中起着举足轻重的作用。作为重要旱地地貌之一的沙漠,是继陆地植物和土壤后的第三大碳库,其蕴藏大量的无机碳(SIC)在全球碳循环中尤其重要。

由于沙漠土壤极端的环境和较低的生物活性,SIC循环中微生物介导的碳酸盐沉淀(MCP)过去十年中受到了密切的关注。有部分研究已经证实旱地土壤里MCP很有可能是土壤微生物通过固定大气CO2矿化产生的,但对于沙漠土壤,是否确有微生物参与MCP过程,中间又发生了哪些微生物代谢过程,目前仍然没有明确和详实的研究数据。因此,本文作者通过高通量测序技术、扫描电镜、X射线衍射光谱等对沙漠土壤中参与MCP过程的微生物以及MCP组成成份的表征形态、晶体形态进行了检测分析,以对“沙漠土壤能通过微生物介导的碳质矿化过程对大气CO2进行固定”的猜想进行证实和探讨。


二、实验设计

作者于宁夏毛乌素沙漠的6个样点(20 m×20 m)在0-20 cm深度各取12份土壤(soil cores),混合后过2mm筛分成三份,分别用于无机碳去除、理化因子检测以及土壤培养实验接种材料。

为排除非微生物对MCP干扰,准确测量微生物介导产生的SIC含量,对土壤进行了无机碳去除,同时等量的土壤提取液风干保存(220g)。随后对处理和原始的样本进行理化因子检测,包括SIC(土壤无机碳)、SOC(土壤有机碳)浓度、pH和土壤颗粒大小等。

为证实土壤微生物能够利用大气CO2产生无机碳,设计了13CO2同位素标记模型。把玻璃箱装置(110 cm×60 cm×50 cm)的CO2排空,用NaH13CO3和H2SO4反应产生的13CO2作为标记,每周重复一次。在箱里共设置了(4处理组×6个土壤培养)共24个土壤培养样本,分别为:处理土壤、灭菌土壤、处理土壤+灭菌培养基和灭菌土壤+灭菌培养基(培养基为了加强微生物矿化作用)。同时做了无13CO2源的另外一个培养装置作为对照。25℃稳定培养2.5个月后检测每个土壤样本13C和SIC的含量,以及微生物介导和非生物过程的SIC含量。

此外,对土壤样本微生物群落功能的预测,在广东a级黄色片协助下(Guangdong Magigene Biotechnology Co., Ltd.)进行了扩增子高通量测序,提取样本DNA,对16S rRNA 基因V4区进行扩增检测古菌和细菌群落,ITS2检测真菌群落。测序数据质控后进行拼接、OTU聚类、物种注释,做了α多样性等分析,随后用KEGG对古菌细菌基因功能进行了预测,用FUNGuild对真菌群落来源进行了预测。

最后,对于微生物群落确有矿化作用且能沉淀矿化物晶体的证实,作者运用土壤芯片技术用SEM检测了土壤样本表面形态特征,EDX光谱检测化学成份,XRD(Cu anode)检测了矿化物成份的晶体类型。

沙漠土壤可以通过微生物矿化作用固定大气CO2实验步骤和思路

Figure 1. 实验步骤和思路


三、实验结果

1. 非生物和生物过程的SIC含量

SIC含量检测显示,SIC生成速率和非生物(abiotic process)、微生物介导过程(microbial process)都有关系:ACs对照组中,非生物过程SIC生成速率高于生物介导过程,但无论是生物过程还是两者兼有的过程中,SIC的产率在对照(ACs)和实验组中(NAs)没有显著差异(Figure 2)。

a级黄色片|生物过程、非生物过程SIC生成速率

Figure 2. 生物过程、非生物过程SIC生成速率


2. 矿化的微生物群落结构、功能预测和SIC产率关系

群落结构分析显示营养条件(NAs)显著影响细菌和古菌群落的α多样性,细菌包括observed species和Shannon指数,古菌包括observed species、Chao1和Shannon指数,对真菌群落则无显著影响。细菌群落主要分布在Proteobacteria、Bacteroidetes和Chloroflexi,真菌为Ascomycota和Basidiomycota,古菌为Thaumarchaeota和Euryarchaeota(Figure 3)。

a级黄色片|AC和NA条件下细菌、古菌和真菌群落结构(门水平)图

Figure 3. AC和NA条件下细菌、古菌和真菌群落结构(门水平)


群落结构差异分析显示营养条件只对细菌群落有显著影响(p<0.05),对古菌和真菌则没有。基因功能预测分析发现细菌包括光合作用、尿素分解、反硝化、氨氧化和硫酸盐还原在内的代谢途径在样本中广泛分布,基因占比0.47-0.64%(Figure 4),且涉及尿素分解、氨氧化和硫酸盐还原的基因比前两者过程的基因丰度高。营养模型分类显示真菌类群主要是腐营养类,致病菌类和共生类(Figure 5)。

a级黄色片|AC和NA下生物矿化主要代谢过程基因丰度热图

Figure 4. AC和NA下生物矿化主要代谢过程基因丰度热图(KEGG)


a级黄色片|真菌FunGuild预测物种丰度热图

Figure 5. 真菌FunGuild预测物种丰度热图


微生物群落结构、基因代谢潜能和SIC产率的关系显示,生物介导部分,真菌群落和SIC产率有显著相关性,细菌碳质矿化相关的代谢途径基因和SIC产率也呈显著相关性,真菌按照营养模式分类的物种则和两种方式的SIC产率显著相关(p均<0.05)(Table 2)。

Table 2. 细菌代谢途径功能潜能和真菌群落与生物、非生物SIC产率相关性

a级黄色片|细菌代谢途径功能潜能和真菌群落与生物、非生物SIC产率相关性表

 

3. 矿化物形态结构鉴定

用SEM和EDX对土壤微生物群落生成的矿化物进行检测,原始样本里的颗粒聚集在一起,表面粗糙,呈泥炭样,主要成份为C,O,Si和Al元素,ACs的培样土壤里,会在表面形成球状物,主要成份为C,O,Al和Si,但对照无此现象,表现出和原始样类似的形态特征且C含量远远小于实验组;NAs里,土壤表面有很多球状物产生,对照中同样无此现象(Figure 6)。

a级黄色片|土壤样本SEM和EDX检测图

Figure 6. 土壤样本SEM和EDX检测


XRD显示ACs有无微生物接种培养样本中都含有石英、钠长石、钙钠石和硅酸铝钙(Table 3),在NAs下,接种样本主要含有方解石、石英、钠长石和钙钠石,而无接种样本中则无方解石成份。

Table 3. AC和NA样本矿化物含量检测(XRD-based)

a级黄色片|AC和NA样本矿化物含量检测图


四、结论

本文中作者基于巧妙的实验设计和丰富的检测分析手段,对沙漠土壤室内培养样品的SIC过程进行了追踪和检测,对参与矿化过程的微生物群落进行了功能预测,监测了矿化物的形态特征和含量,为证实“沙漠固有微生物能够吸收大气CO2通过矿化过程形成碳质矿化物”这一猜想提供了详实的数据和有利的证据。该例是首个直接发现沙漠土壤微生物能够通过矿化过程固定大气CO2的研究,尽管碳质矿化物的组成成份仍需要进一步的研究。

以上是论文的解读内容,如您需要原文,请访问: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2019.114104




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