微生物多样性确保在不断变化的环境条件下维持功能性微生物群落

García-García, N., Tamames, J., Linz, A.M. et al. Microdiversity ensures the maintenance of functional microbial communities under changing environmental conditions. ISME J 13, 2969–2983 (2019). https://doi.org/10.1038/s41396-019-0487-8

摘要

微观多样性可以导致同一物种内不同的生态型。假定这些为这些物种提供时间和空间上的稳定性。然而，微生物多样性在整个微生物群落稳定性中的作用仍未得到充分研究。了解微生物群落稳定的驱动因素对于预测社区对未来干扰的反应是必要的。在这里，我们分析了来自8个不同温带沼泽湖的97%OTU和扩增子序列变异（ASV）水平的16S rRNA基因扩增子，发现同一OTU内的生态型在空间和时间上具有不同的分布模式。我们观察到这些生态型适应不同的环境因素值，如水温和氧气浓度。我们的研究结果表明，OTU内存在多个ASV有利于其在不断变化的环境条件下的持久性。我们建议，面对环境因素的波动，微生物多样性有助于微生物群落的稳定性。

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统计数据

我们使用Hellinger变换对数据进行了归一化。这种转换特别适合丰富的数据，因为它给低计数和多零点的变量（OTU或ASV）赋予低权重[49,50]。然后，我们使用epilimnion和hypolimnion样本中OTU或ASV的相对丰度进行了去趋势对应分析（DCA）[51]。Procrustes分析用于比较两种DCAs[52]。最后，我们使用从非标准化OTU和ASV丰度表计算并应用PERMANOVA测试（adonis）的Bray-Curtis差异，测试样品是否通过湖泊或混合方式显着聚集。所有统计分析均使用R版本3.4.4和纯素包装[53]完成。

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对不同湖泊的epilimnia和hypolimnia的OTU和ASV中微生物群落组成的去趋势对应分析（DCA）。每个点代表一个样本。湖泊用点色表示。中间一栏的Procrustes分析显示了OTU和ASV级别顺序之间的差异。

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图3来自相同OTU的ASV显示不同的栖息地分布。四个相关OTU的分布和栖息地偏好，本文将进一步讨论。OTU 1,2和7对应于普遍存在的淡水进化枝PnecC，acI-B2和bacI-A，而OTU-3对应于来自gamI进化枝的开花者。雷达图显示了四个OTU中每一个的三个最丰富的ASV的丰度（超过10000个计数，对数标度）和b z分数。内圈的颜色代表湖泊的混合状态：绿色代表多晶，蓝色代表双晶，红色代表meromictic。外圈中的灰色阴影表示热层（表层和下层）。零值已被绘制为log10（0.01）。z分数表示每个ASV的环境偏好。由于z分数归一化是针对每个ASV独立进行的，因此无法在ASV之间定量比较z分数。红色虚线表示每个ASV的平均丰度，将正（白色背景）和负（灰色背景）环境偏好分开，如图右下角示意性所示

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图4来自相同OTU的ASV在NSB中显示不同的时间动态。两个图都显示了每个混合层和年份中20个最丰富的ASV的相对丰度以及它们所属的OTU的相对丰度。除OTU-1和OTU-3外，分类群呈灰色，其动态在正文中详细讨论。最丰富的persister OTU（OTU-1，PnecC进化枝）及其相应生态型随时间的时间丰度模式。b最丰富的开花OTU（OTU-3，gamI进化枝）及其相应生态型随时间的时间丰度模式。在这两种情况下，中间行显示沿时间和深度的温度分布。均匀的垂直温度分布对应于混合事件。2008年，7月2日至7月10日发生了人工混合事件，当时观察到温度均匀。不同面板中的黑色垂直线表示采样点

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图6微生物多样性为淡水生态系统中的环境梯度提供了群落稳定性。García等[57]提出的淡水模型社区。b来自模型社区不同成员进化枝的扩增子序列变体（ASV），根据其环境偏好进行分类。c dimictic湖泊样本中模型群落的低温/氧气（LTO）与高温/氧气（HTO）生态型的相对丰度，作为水温的函数绘制。符号颜色表示蓝色阴影中的溶解氧浓度。符号形状表示采样年份。红色虚线上方的样本由LTO生态型主导，反之亦然。显着的线性回归（FDR<0.05）和95%置信区间分别用红线和阴影灰色区域显示。