2017-06-23
最近，派森諾生物與上海交通大學合作，在《Applied Microbiology and Biotechnology》發表文章（影響因子3.376），揭示了反硝化反應器中，不同形式的硫電子供體、不同的運行條件以及不同取樣位置對微生物群落結構的影響。
研究背景
水體的富營養化一直是水生態環境研究者所關注的重要問題，通常由水中氮、磷等營養元素含量過多而引起水質污染。富營養化會導致水生態系統物種分布失衡，造成水中特定物種的過度生長，影響其它物種的生存空間，例如魚類的大量死亡，并最終會對水生態系統造成不可挽回的嚴重后果。除此之外，如果人畜長期飲用富營養化的水，也會中毒致病。通常而言，氮元素主要以硝酸鹽的形式存在于富營養化的水體中，因此脫氮處理（反硝化作用）是長期以來處理水體富營養化的關鍵方法。
研究目的
在過去的數十年中，自養型反硝化作用在水體富營養化的處理研究中被廣泛應用，尤其是基于硫電子供體的自養型反硝化作用。然而，目前人們對反硝化過程中起關鍵作用的微生物類群尚未完全了解。本研究將基于硫電子供體的不同類型的自養型反硝化反應器污泥作為研究對象，通過高通量測序的方法，探尋各類型反應器中微生物群落構成的差異，以及不同取樣高度和不同水力停留時間（Hydraulic Retention Time，HRT）等因素對反應器中微生物群落組成的影響。
研究方法
測序技術：Illumina HiSeq高通量測序平臺
測序模式：微生物組16S rRNA基因V3區測序
實驗對象：10個來自于實驗室規模的反硝化反應器污泥樣品
實驗設計：
Group I，Na2S2O3作為電子供體的反硝化反應器，共5個樣品（I-1~I-5）；
Group II，S元素作為電子供體的反硝化反應器，共3個樣品（II-1~II-3）；
Group III，Na2S作為電子供體的反硝化反應器，以及乙醇作為電子供體的異養型反硝化反應器，共2個樣品（III-1和III-2）。
10個樣品分別對應不同的處理條件，具體見下表。
研究結果
對10個污泥樣品進行高通量測序，共獲得885929條序列，并在97%的序列相似度水平下進行聚類。其中，Proteobacteria門為優勢物種，在各個樣品中的含量都在40%以上。
4個樣品I-1、II-1、III-1和III-2（分別代表來自不同電子供體的反硝化反應器的樣品）在屬水平進行群落組成比較分析。由餅圖可知雖然在每個樣品中都存在大量未知屬，但是在已知分類學信息的屬中，其物種組成差別很大，在硫代硫化物型反應器中，Chlorobaculum和Thiobacillus為優勢屬，而S元素型反應器中的優勢屬為Dechloromonas和Thiobacillus，在硫化物型反應器中則是Acinetobacter占優勢，在乙醇型異養反硝化反應器中Janthinobacterium為優勢屬。
Group I中5個樣品（分別在不同HRT取樣）在屬水平的物種組成柱狀圖。由圖可知，Group I中的I-1~I-4的群落構成很相似，其優勢屬均為Thiobacillus、Chlorobaculum,、Kosmotoga等，而在樣品I-5中，Thiothrix也是優勢屬之一。
Group II中3個樣品（分別取自于反應器中不同高度）在屬水平的物種組成柱狀圖。由圖可知，II-2和II-3的群落構成相似，而II-1（20cm）與II-2（40cm）、II-3（60cm）的群落構成差異明顯，比如Thiobacillus屬主要存在于反應器底部，隨著高度的增加含量顯著減少，而Kosmotoga屬則呈現相反的趨勢。
PCA主成分分析顯示，三組反應器菌群的組間差異大于組內差異，說明不同的電子供體是影響不同菌群結構的重要因素；并且每組內不同樣品間也具有一定差異，說明不同的HRT、反應器中不同的取樣高度等因素也同樣對反應器中的群落結構有著一定影響。
總結
本研究通過對取自不同反硝化反應器中的10個污泥樣品進行高通量測序分析，結果表明Chlorobaculum、Dechloromonas和Acinetobacter是在三種自養反硝化反應器中都存在的優勢物種，而Janthinobacterium則主要存在于異養型反應器中，而在反硝化過程中，Thiobacillus廣泛存在于每種反應器中。而在菌群總體組成結構上，不同類型的電子供體、不同取樣高度以及不同HRT都對反應器中微生物菌群組成有著不同程度的影響。
本研究的測序和數據分析工作由上海派森諾生物科技股份有限公司完成。
文章索引：
Weili Zhou，Yang Li，Xu Liu，Shengbing He and Jung Chen Huang. Comparison of microbial communities in different sulfur-based autotrophic denitrification reactors. Appl Microbiol Biotechnol (2017) 101:447–453. doi: 10.1007/s00253-016-7912-y
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