Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Sự biến đổi không-thời gian của cấu trúc cộng đồng vi khuẩn phù du trong Sông Ngọc: tác động của môi trường sống thủy sản nhân tạo và các yếu tố lý hóa
Tóm tắt
Môi trường sống thủy sản nhân tạo đã được áp dụng rộng rãi trong việc bảo vệ tài nguyên thủy sản và phục hồi môi trường sống dưới nước. Mặc dù vi khuẩn phù du đóng vai trò sinh thái quan trọng trong các hệ sinh thái thủy sản, nhưng tác động của môi trường sống thủy sản nhân tạo đến vi khuẩn phù du vẫn chưa rõ ràng. Trong nghiên cứu này, phương pháp giải trình tự cao thông dựa trên gen 16S rRNA đã được thực hiện để nghiên cứu đặc điểm cấu trúc cộng đồng vi khuẩn phù du trong môi trường sống thủy sản nhân tạo và xác định các yếu tố môi trường chính hình thành nên thành phần, cấu trúc và chức năng của các cộng đồng vi khuẩn phù du trong hệ thống nuôi trồng thủy sản không cho ăn. Kết quả cho thấy các ngành vi khuẩn chiếm ưu thế nhất là Proteobacteria (Alphaproteobacteria và Gammaproteobacteria), Actinobacteria, Cyanobacteria và Bacteroidetes, tương ứng chiếm 28.61%, 28.37%, 19.79% và 10.25% tổng độ phong phú. Các yếu tố gây ra sự khác biệt trong cộng đồng vi khuẩn phù du chủ yếu được thể hiện qua ba khía cạnh, bao gồm sự đa dạng của cộng đồng, vai trò của môi trường sống thủy sản nhân tạo, và sự thay đổi của các yếu tố môi trường. Phân tích đa dạng alpha cho thấy chỉ số đa dạng và độ phong phú của các cộng đồng vi khuẩn phù du cao nhất vào mùa hè, điều này cho thấy rằng đặc điểm biến đổi theo mùa có ảnh hưởng lớn đến nó. Phân tích CCA xác định rằng oxy hòa tan, nhiệt độ và muối amoni là các yếu tố môi trường chiếm ưu thế trong hệ thống nuôi trồng thủy sản không cho ăn. Phân tích LEfSe đã phát hiện 37 loài chỉ thị trong các khu vực có cấu trúc nhân tạo (nhóm AS), chỉ có 9 loại tồn tại trong các khu vực đối chứng của nhóm nước mở (nhóm CW). Trong khi đó, phân tích dự đoán chức năng KEGG cho thấy các gen liên quan đến chuyển hóa trong nhóm AS được nâng cao một cách đáng kể. Nghiên cứu này có thể cung cấp giá trị tham chiếu cho tác động của môi trường sống nhân tạo đến cộng đồng vi khuẩn phù du và cung cấp thông tin nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo về lợi ích sinh thái của môi trường sống thủy sản nhân tạo. Nó có thể đóng góp vào việc áp dụng môi trường sống thủy sản nhân tạo ở nhiều con sông hơn.
Từ khóa
#môi trường sống thủy sản nhân tạo #vi khuẩn phù du #cấu trúc cộng đồng #phân tích đa dạng alpha #phân tích KEGGTài liệu tham khảo
Cole JJ, Findlay S, Pace ML. Bacterial production in fresh and saltwater ecosystems: a cross-system overview. Mar Ecol Prog Ser. 1988;43(1–2):1–10.
Farooq A, Worden AZ. Oceanography. Microbes, molecules, and marine ecosystems. Science (New York). 2004; 303(5664).
Nam Y, et al. Characterization of the depth-related changes in the microbial communities in Lake Hovsgol sediment by 16S rRNA gene-based approaches. J Microbiol. 2008;46(2):125–36.
Hanson CA, et al. Beyond biogeographic patterns: processes shaping the microbial landscape. Nat Rev Microbiol. 2012;10(7):497–506.
Xia N, et al. Characteristics of bacterial community in the water and surface sediment of the Yellow River, China, the largest turbid river in the world. J Soils Sediments. 2014;14(11):1894–904.
Chapin FS, et al. Consequence of changing biodiversity. Nature. 2000;405:232–42.
Green JL, Bohannan BJM, Whitaker RJ. Microbial biogeography: from taxonomy to traits. Science. 2008;320(5879):1039.
Winter C. et al. Longitudinal changes in the bacterial community composition of the Danube River: a whole-river approach. Appl Environ Microbiol, 2007. 73(2).
Lili M. et al. Spatial-temporal changes of bacterioplankton community along an Exhorheic river. Front Microbiol. 2016; 7(318).
Doherty M, et al. Bacterial biogeography across the amazon river-ocean continuum. Front Microbiol. 2017;8:882.
Kopylov AI, et al. Structural and functional characteristics of the bacterioplankton of rivers flowing through a large city (Cherepovets, Upper Volga Region). Biol Bull. 2016;43(10):1350–6.
Dongwei H, et al. Environmental factors shape water microbial community structure and function in shrimp cultural enclosure ecosystems. Front Microbiol. 2017;8:2359.
Shinichi S. et al. Ocean plankton. Structure and function of the global ocean microbiome. Science (New York), 2015; 348(6237).
Zhang W, et al. Determination of vertical and horizontal assemblage drivers of bacterial community in a heavily polluted urban river. Water Res. 2019;161:98–107.
Liu S, et al. pH levels drive bacterial community structure in sediments of the Qiantang River as determined by 454 pyrosequencing. Front Microbiol. 2015;6:285.
Rubin MA, Leff LG. Nutrients and other abiotic factors affecting bacterial communities in an Ohio River (USA). Microb Ecol. 2007;54(2):374–83.
Carozza L, et al. Microbial surface colonization and biofilm development in marine environments. Microbiol Mol Biol Rev. 2015;80(1):91.
Székely AJ, Berga M, Langenheder S. Mechanisms determining the fate of dispersed bacterial communities in new environments. ISME J. 2013;7(1):61–71.
Yannarell AC, et al. Temporal patterns in bacterial communities in three temperate lakes of different trophic status. Microb Ecol. 2003;46(4):391–405.
Portillo MC, Anderson SP, Fierer N. Temporal variability in the diversity and composition of stream bacterioplankton communities. Environ Microbiol. 2012;14(9):2417–28.
Zhang M, et al. Structure and seasonal dynamics of bacterial communities in three urban rivers in China. Aquat Sci. 2012;74(1):113–20.
Fortunato CS, et al. Spatial variability overwhelms seasonal patterns in bacterioplankton communities across a river to ocean gradient. ISME J. 2012;6(3):554–63.
Santos LN, Araújo FG, Brotto DS. Artificial structures as tools for fish habitat rehabilitation in a neotropical reservoir. Aquat Conserv Mar Freshwat Ecosyst. 2010;18(6):896–908.
Westhoff JT, Watts AV, Mattingly HT. Efficacy of artificial refuge to enhance survival of young Barrens topminnows exposed to western mosquitofish. Aquat Conserv Mar Freshwat Ecosyst. 2013;23(1):65–76.
Lei Z, et al. The structuring role of artificial structure on fish assemblages in a dammed river of the Pearl River in China. Aquat Living Resour. 2018;31:15.
Yamamoto KC, et al. Fish diversity and species composition in small-scale artificial reefs in Amazonian floodplain lakes: Refugia for rare species? Ecol Eng. 2014;67:165.
Zhou W, et al. Bacterioplankton dynamics along the gradient from highly eutrophic Pearl River Estuary to oligotrophic northern South China Sea in wet season: implication for anthropogenic inputs. Mar Pollut Bull. 2011;62(4):726–33.
Liu J, et al. Phylogenetic shifts of bacterioplankton community composition along the Pearl Estuary: the potential impact of hypoxia and nutrients. Front Microbiol. 2015;6:64.
Li J, et al. Spatial and seasonal distributions of bacterioplankton in the Pearl River Estuary: the combined effects of riverine inputs, temperature, and phytoplankton. Mar Pollut Bull. 2017;125(1):199–207.
Li J, et al. Discordance between resident and active bacterioplankton in free-living and particle-associated communities in Estuary ecosystem. Microb Ecol. 2018;76(3):637–47.
Troussellier M, et al. Bacterial activity and genetic richness along an estuarine gradient (Rhone River plume, France). Aquat Microb Ecol. 2002;28(1):13–24.
Hewson I, Fuhrman JA. Richness and diversity of bacterioplankton species along an estuarine gradient in Moreton Bay, Australia. Appl Environ Microbiol. 2004;70(6):3425–33.
Kent AD, et al. Annual patterns in bacterioplankton community variability in a Humic lake. Microb Ecol. 2004;48(4):550–60.
Kubiszyn AM, et al. The annual planktonic protist community structure in an ice-free high Arctic fjord (Adventfjorden, West Spitsbergen). J Mar Syst. 2017;169:61–72.
Zhou L, et al. Spatial variation in bacterioplankton communities in the Pearl River, South China: impacts of land use and physicochemical factors. Microorganisms. 2020;8:814.
Nash KT, Hendry K, Cragg Hine D. The use of brushwood bundles as fish spawning media. Fish Manag Ecol. 2010;6(5):349–56.
Crump BC, et al. Circumpolar synchrony in big river bacterioplankton. Proc Natl Acad Sci. 2009;106(50):21208.
Fan L, et al. Spatial distribution of planktonic bacterial and archaeal communities in the upper section of the tidal reach in Yangtze River. Sci Rep. 2016;6(1):39147.
Abia ALK, et al. Metagenomic analysis of the bacterial communities and their functional profiles in water and sediments of the Apies River, South Africa, as a function of land use. Sci Total Environ. 2018;616–617:326–34.
Paudel Adhikari N, et al. Bacterial community composition and diversity in Koshi River, the largest river of Nepal. Ecol Ind. 2019;104:501–11.
Wei S, et al. Seasonality affects the diversity and composition of Bacterioplankton communities in Dongjiang river, a drinking water source of Hong Kong. Front Microbiol. 2017;8:1664.
Dang H, Lovell CR. Microbial surface colonization and biofilm development in marine environments. Microbiol Mol Biol Rev. 2016;80(1):91–138.
Allgaier M, et al. Intra- and inter-lake variability of free-living and particle-associated Actinobacteria communities. Environ Microbiol. 2007;9(11):2728–41.
Kara EL, et al. A decade of seasonal dynamics and co-occurrences within freshwater bacterioplankton communities from eutrophic Lake Mendota, WI, USA. ISME J. 2013;7(3):680–4.
Wilhelm SW, et al. Seasonal changes in microbial community structure and activity imply winter production is linked to summer hypoxia in a large lake. FEMS Microbiol Ecol. 2014;87(2):475–85.
Adams HE, Crump BC, Kling GW. Temperature controls on aquatic bacterial production and community dynamics in arctic lakes and streams. Environ Microbiol. 2010;12(5):1319–33.
Logue JB, Findlay SEG, Comte J. Editorial: microbial responses to environmental changes. Front Microbiol. 2015;6(24):1364.
Yi H. Comparison of bacterioplankton communities in three heavily polluted streams in China. Biomed Environ Sci. 2011;24(2):140–5.
Jiang Z, et al. Structural design principle and research progress of artificial reef. J Fish China. 2019;43(9):1881–9.
Parris DJ, et al. Microbial eukaryote diversity in the marine oxygen minimum zone off northern Chile. Front Microbiol. 2014;5(543):543.
Guo D, et al. Use of artificial structures to enhance fish diversity in the Youjiang River, a dammed river of the Pearl River in China. Ecol Evol. 2020;10:13439.
Hou D, Zeng S, Liu J. Characterization of prokaryotic and eukaryotic microbial community in pacific white shrimp ponds. J Aquac Res Dev. 2017;7(12):463.
Zhou L, et al. The structuring role of artificial structure on fish assemblages in a dammed river of the Pearl River in China. Aquat Living Resour. 2018;31:15.
Magoč T, Salzberg SL. FLASH: fast length adjustment of short reads to improve genome assemblies. Bioinformatics. 2011;27(21):2957–63.
Bolger AM, Lohse M, Usadel B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data. Bioinformatics. 2014;30(15):2114–20.
Edgar RC, et al. UCHIME improves sensitivity and speed of chimera detection. Bioinformatics. 2011;27(16):2194–200.
Edgar RC. UPARSE: highly accurate OTU sequences from microbial amplicon reads. Nat Methods. 2013;10(10):996–8.
Wang Q, et al. Naïve Bayesian classifier for rapid assignment of rRNA sequences into the new bacterial taxonomy. Appl Environ Microbiol. 2007;73(16):5261.
Quast C, et al. The SILVA ribosomal RNA gene database project: improved data processing and web-based tools. Nucleic Acids Res. 2013;41(D1):D590–6.
Caporaso JG, et al. PyNAST: a flexible tool for aligning sequences to a template alignment. Bioinformatics. 2010;26(2):266–7.
Patrick DS, et al. Introducing mothur: open-source, platform-independent, community-supported software for describing and comparing microbial communities. Appl Environ Microbiol. 2009;75(23):7537.
Author Af, O.C.E.O., Multivariate analysis of ecological data using CANOCO /. 2003: Cambridge University Press.
Langille MGI, et al. Predictive functional profiling of microbial communities using 16S rRNA marker gene sequences. Nat Biotechnol. 2013;31(9):814–21.
Minoru K, et al. KEGG for integration and interpretation of large-scale molecular data sets. Nucleic Acids Res. 2012;40:D109.