2019-12-06
最近，派森諾生物與齊魯工業大學合作，在《Science of the Total Environment》（影響因子5.589）上再次發表文章，利用高通量測序技術，探究山地環境下霧霾對微生物群落的影響。
空氣污染是威脅人體健康的一大因素。空氣污染物包括氣體污染物和顆粒物（PM）。空氣中的氣溶膠或HNE顆粒(PM2.5)的聚集是霧霾形成的主要原因之一。在霧霾中發現的細菌會引發呼吸道感染和導致各種過敏的傳播。研究表明，長時間暴露于氣體和顆粒污染物較多的空氣中會增加呼吸系統疾病和心血管疾病的風險。
國內外相關文獻大多數趨向于霧霾的組成、來源、污染特征及其影響因素等理化性質的研究，而對典型山地環境下霧霾中微生物群落組成及分布情況的研究報道較少。本文從生理狀態、生化功能和微生物群落代謝途徑等方面研究了不同PM2.5濃度下霧霾樣本中的細菌群落，對于研究霧霾的形成機制有重要意義。
1、研究不同濃度PM2.5中微生物群落的組成和結構；
2、研究空氣中微生物對PM污染的反應機理和反饋機制。
測序技術：Illumina MiSeq高通量測序平臺
測序模式：微生物組細菌16S rRNA基因V4-V5區
實驗設計：2017年8月15日至2017年12月29日之間，在濟南山區收集不同污染程度的空氣樣本。表1列出了不同樣本對應的PM2.5濃度信息。
表1 不同樣本的PM2.5濃度表
1. 細菌的群落特征
1.1群落組成
圖1（a）表示門水平上空氣中細菌的群落組成。研究發現，Proteobacteria是NP (63.8%)中最具優勢的物種，它在LP (41.3%)和MP (26.3%)中豐度減小，而在HP (81.0%)中豐度增加。Firmicutes是LP和MP中相對豐度最高的物種。
圖1（b）表示屬水平上空氣中細菌的群落組成，可以看出Cupriavidus是在HP中的優勢物種，且它在HP、MP、LP中的相對豐度顯著高于NP中。Ralstonia的相對豐度隨著空氣污染指數的增加而增加。
圖1 門水平和屬水平上空氣中細菌的群落組成
1.2多樣性指數
如圖2所示，霧霾樣本的多樣性指數（Simpson）增大，表明霧霾樣本的多樣性更高。
圖2 Alpha多樣性分析
1.3熱圖和LEfSe分析
圖3聚類熱圖和圖4 LEfSe分析的結果表明，來自不同污染程度的霧霾樣本之間，物種豐度和組成分布均存在顯著差異。
圖3 屬水平和種水平熱圖分析
圖4 LEfSe分析
1.4網絡分析
如圖5所示，不同污染程度的霧霾樣本之間僅存在少量的共有物種。
圖5 關聯網絡圖
2. 代謝途徑和微生物功能
2.1功能預測
如圖6所示，使用KEGG數據庫進行功能預測，樣本中豐度最高的第二等級的代謝通路是環境信息處理中的膜轉運。其他代謝途徑，比如氨基酸代謝、碳水化合物代謝、復制和修復、能量代謝等也占有很大比例。
圖6 代謝功能譜
2.2差異分析
如圖7所示，分析不同污染程度的霧霾樣本的代謝通路，發現其相對豐度表現出顯著差異，這些差異細菌的功能和人類疾病相關。
圖7 代謝通路差異分析
本文重點研究了不同的PM2.5水平下，空氣中細菌群落的組成和結構以及菌群的功能。結果表明，霧霾對于空氣中細菌的群落組成和結構有顯著影響，進而危害人體健康。本文的研究成果，將有助于預防霧霾引起的疾病以及探索霧霾的形成機制。
本研究的測序和部分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：
Ji L, Zhang Q, Fu X, et al. Feedback of airborne bacterial consortia to haze pollution with different PM levels in typical mountainous terrain of Jinan, China.[J].Science of the Total Environment, 2019.
原文鏈接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969719338628
