定量框架揭示气候变暖对草原微生物群落聚集的生态驱动力

1、.定量框架揭示气候变暖对草原微生物群落聚集的生态驱动力美格基因本期佳作通过定量框架iCAMP框架，对微生物群落构建过程的影响因素进行探究，从而量化生态条件变化对微生物群落构建的影响，并对动植物的生态学提供了一定的参考意义。原文于2020年9月在Nature munications上在线发表。本文通讯作者为美格基因首席科学顾问，环境功能芯片GeoChip创始人，美国俄克拉荷马大学周集中教授。定量框架揭示气候变暖对草原微生物群落聚集的生态驱动力A quantitative framework reveals ecological drivers of grassland microbial mun

2、ity assembly in response to warming作者：Daliang Ning 1,2, Mengting Yuan 1,3, Linwei Wu 1 , Ya Zhang1 , Xue Guo 1,2, Xishu Zhou1,4, Yunfeng Yang 2, Adam P. Arkin5,6, Mary K. Firestone3,7 & Jizhong Zhou 1,2,7,8期刊：Nature munications时间：2020.09.18影响因子：12.121文章摘要揭示控制微生物群落的驱动力是生态学中的核心问题。目前人们普遍认为选择、分散、多样性

3、和生态漂变是微生物群落构建过程的重要影响因素，但分辨其中的重要程度是困难但具有意义的。在本文中作者提出了iCAMP框架，通过此框架可推测微生物群落构建过程的影响因素，iCAMP在模拟微生物群落上表现出较高的准确度（0.93-0.99）、精确度（0.8-0.94）、敏感度（0.82-0.94）和特异性（0.95-0.98）。将iCAMP框架应用在草地微生物群落应对气候变暖的响应实验中，显示出均质选择（38%）和生态漂变（59%）的主要影响作用，特别的是随着时间的推移，气候变暖减少了生态漂变，并增强了作用于芽孢杆菌的均质选择。本文结果表明，iCAMP可量化生态条件变化对微生物群落构建的影响，并对动

4、植物的生态学提供了一定的参考意义。主要内容1.iCAMP的介绍为了量化生态条件变化过程，首先根据它们的系统关系将观察到的分类单元划分成不同组，然后通过NRI指数对系统多样性进行零模型分析，同时使用改进的Raup-Crick（RC）进行多样性分析从而确认控制每个组的过程（图1）。随后，根据每组的相对丰度对所有组的各个过程进行加权计算，汇总估计整个微生物群落的各组的相对重要性。此外，运用多种统计学分析揭示各组与不同环境因素之间的联系，从而得知对微生物群落构建过程的深入了解。除了NRI和RC之外，iCAMP还结合了基于零模型分析的直接检验，其结果与本研究中的具有高度相似性。图1.iCAMP的关键步骤

5、介绍2.iCAMP与其他方法的比较通过测试确认适当的分析参数之后，将iCAMP和以往研究报道的几种可模拟微生物群落的方法进行比较（图2）。首先使用五种方法对微生物群落的生态随机性进行量化，在高系统发生信号和中系统发生信号的情况下，iCAMP始终表现出最高的定量准确度（0.978-0.997）和定量精确度（0.903-0.93），而pNST有着相似的定量准确度（0.924-0.954）但定量精确度较低。在低系统发生信号中，iCAMP继续显示最高的定量准确度（0.807）和第二高的定量精确度（0.77），而pNST表现出相似的定量准确度和最高的定量精确度。目前只有QPEN和iCAMP可以量化不同生

6、态过程中的相对重要性，因此对它们进行了比较，总的而言，iCAMP的准确性、精确度、灵敏度和特异性高于QPEN。图2.iCAMP与其他方法进行微生物群落模拟构建的性能对比3.气候变暖对草原细菌聚集的影响为了确认iCAMP在真实研究的实用性和有效性，作者将iCAMP应用在升温下的草原土壤细菌群落聚集的实验数据分析中。根据iCAMP分析，在细菌群落构建中，均质选择和生态漂变比其他影响因素更加重要，平均重要性分别是37%-38.5%和58.3%-59.9%（图3）。气候变暖显著改变了不同因素的相对重要性，例如降低了生态漂变的相对重要性，并增加了均质选择的相对重要性，并观察到均质选择和生态漂变的变化与气

7、候变暖的时间密切相关，总结来说气候变暖对土壤细菌群落施加的选择压力随时间而逐渐增加。图3.在气候变暖的情况下不同的生态影响因素对微生物群落构建的相对重要性分析4.影响生态过程的环境因素用Mantel试验和MRM进一步确认环境因素对各种生态过程的影响。由于其他过程的相对重要性较低，因此主要关注均质选择和生态漂变。总而言之，这两个因素与水、温度和植物相关的环境因素显著相关，尤其是气候变暖使这种联系变化巨大（图4）。考虑到多个因素之间的潜在显著相关性，MRM被进一步用于确认不同环境因素对同质选择的贡献，结果表明，MRM模型能够解释气候变暖条件下均质选择的大部分变化。解释均质选择的重要变量是气候变暖情况下采样时的土壤温度，以及在对照条件下的土壤温度的差异。同时一些与水和植物相关的变量也表现出显著的影响，如植物总生物量、植物丰富度和土壤水分等。图4.环境因素对均质选择的影响总结本文提出的iCAMP框架，可用于基于个体的系统发生群体来量化微生物群落多样性和不同生态因素的相对重要性。与以往的分析方法相比，iCAMP具有更高的准确度、精确度、灵敏度和特异性，