深圳市环境科学院发表饮用水水库微生物群落结构与环境关系的研究成果!真迈生物GenoLab M高通量基因测序平台助力
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2023-03-17
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近日,真迈生物的合作单位深圳市环境科学研究院在《Frontiers in Microbiology》杂志上发表了题为“Evaluation of environmental factors and microbial community structure in an important drinking-water reservoir across seasons”的研究成果。该研究基于真迈生物GenoLab M高通量测序平台对深圳市一座代表性供水水库采集的不同季节的水库底泥样本(泥样)和水体样本(水样)进行宏基因组测序。基于测序的分析结果,比较了水库泥样和水样中所含微生物群落组成上的差别,解析了不同季节对水体微生物群落构成的影响,并深入分析了水库中藻类毒素基因以及抗生素耐药性基因的分布情况。

深圳市环境科学院发表饮用水水库微生物群落结构与环境关系的研究成果!真迈生物GenoLab M高通量基因测序平台助力

* 以下为该研究成果解读

背 景 简 介

饮用水安全一直备受全社会的关注,近些年来越来越多的新技术被应用到与之相关的研究中。其中,宏基因组(Metagenomics)技术备受瞩目。宏基因组技术基于新一代高通量测序 (NGS)来检测特定环境下微生物群落的基因组序列,通过群落微生物的基因组序列信息来描绘微生物的群落结构、优/劣种群,并进一步探究微生物不同种群的功能,不同种群之间的关系,以及种群与环境之间的关系。


结 果 概 要

01研究框架

本研究从2020年10月到2021年1月对供水水库进行跨季节取样。研究人员在两个取样点-库中(KZ)和取水口(QSK)-分别提取了泥样(S=9)和水样(W=17)两种样本,共获取到26份样本。随后,将这26个样本送往真迈生物使用GenoLab M平台进行宏基因组测序和相关分析。

02水体样本环境因子比较

该研究对所有水样进行了环境因子检测,包括水体的温度、pH、含氧量、总磷、总氮、TLI等。检测结果发现:

① 水样的温度分布在17.4-26.5之间(21.91 ± 2.89);

② 取水口附近的水富营养化指标(TLI)a高于库中。

a:TLI是水体中常用的指标之一,数值越大代表水体富营养化程度越高,且水质越差。

深圳市环境科学院发表饮用水水库微生物群落结构与环境关系的研究成果!真迈生物GenoLab M高通量基因测序平台助力Table1 水体样本实验室理化性质检测结果表

03不同分组样本的组间差异

随后,研究人员进行了进行了PCA聚类分析,发现所有样本可以根据取样类型(水样和泥样)聚为两组,两组之间差异显著。但是,按照取样点划分,取水口和库中所取样本组之间差别较小,Shannon指数b的结果进一步验证了这一结果。

b:Shannon指数是用来估算样品中微生物多样性指数之一。常用于反映物种多样性的指数。Shannon值越大,说明物种群落多样性越高。

深圳市环境科学院发表饮用水水库微生物群落结构与环境关系的研究成果!真迈生物GenoLab M高通量基因测序平台助力图1 PCA聚类分析和shannon指数对比

04微生物物种在种水平上的差异

该研究对物种丰度进行种水平的比较分析,发现水样和泥样的优势物种并不相同。泥样中优势物种为锥囊藻(Dinobryon sp_LO226KS)和分歧锥囊藻(Dinobryon divergens);而水样中优势物种为洋杆菌(Candidatus Fonsibacter ubiquis)和假鱼腥藻(Pseudanabaena yagii)。

深圳市环境科学院发表饮用水水库微生物群落结构与环境关系的研究成果!真迈生物GenoLab M高通量基因测序平台助力图2 基于种水平的样本物种丰度表

05环境因子分析

研究人员在分析Shannon指数时发现了一个有趣的现象: Shannon指数的变化趋势与TLI的变化趋势具有显著的一致性。为了探究影响微生物群落不同物种组成的关键环境因子是否为TLI,研究人员进行了冗余分析(RDA)。结果表明,温度和TLI可能是影响微生物群落不同物种组成的关键因子。研究人员同时根据相关性筛选了与环境因子显著相关的Mark物种,为基于物种变化监测TLI等环境因子提供新的方向。

深圳市环境科学院发表饮用水水库微生物群落结构与环境关系的研究成果!真迈生物GenoLab M高通量基因测序平台助力图3 TLI与香农指数变化趋势

深圳市环境科学院发表饮用水水库微生物群落结构与环境关系的研究成果!真迈生物GenoLab M高通量基因测序平台助力图4 RDA关键影响环境因子分析

06藻类毒素基因和抗生素耐药性基因分布和潜在来源

藻类毒素是藻类在生长发育过程中产生的一种对人体有害的毒性物质,会严重影响水质。因此,本研究进一步分析了水库中藻类毒素基因的来源和分布。结果发现柱孢藻毒素(CYN)相关的基因簇含量最高,其主要来源于拟柱胞藻(Cylindrospermopsis)、尖头藻 (Raphidiopsis )和隐球藻 (Aphanocapsa)三个藻类属。前两个藻类也是CYN毒素来源的潜在物种,而Aphanocapsa被首次报道可能含有CYN毒素的相关基因簇。

深圳市环境科学院发表饮用水水库微生物群落结构与环境关系的研究成果!真迈生物GenoLab M高通量基因测序平台助力图5 藻类毒素基因来源分析

抗生素的广泛使用,导致了细菌的广谱耐药性。这对于人类的健康来说,是一个亟待解决的问题。水库作为一种天然沉积场所,汇聚了各种来源的耐药性细菌,是细菌的耐药基因最完美的富集场所。基于此,本研究对水库中抗生素耐药性基因(ARG)进行了深入挖掘,结果发现多药耐药基因是含量最高的ARG,而泥样中ARG的构成比水样中要复杂,这也预示着水库更大的潜在风险。

深圳市环境科学院发表饮用水水库微生物群落结构与环境关系的研究成果!真迈生物GenoLab M高通量基因测序平台助力图6 抗生素耐药基因相关性分析

结 论

基于上述分析,我们得出如下结论:

1、季节变化与采样地点对水库的微生物组成没有显著性的影响,而水体或者水底泥的样本类型对微生物的组成影响较大;

2、TLI和温度可能是影响水体微生物群落组成的关键环境因子;、

3、构建了水库的藻类毒素基因种类数据集,以及主要藻类毒素来源的关键物种,并首次发现了Aphanocapsa可能含有藻类毒素基因;

4、水库中耐多药抗生素耐药基因簇的含量最高,且泥样中抗生素相关性网络更加复杂,提示更高的风险存在。

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