Доминирующие бактериальные таксоны в черноземах и факторы, влияющие на их долю в бактериальном сообществе

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Идентифицированы семейства и роды бактерий, доминирующие в черноземах лесостепной зоны. Проведено микробиологическое профилирование по гену 16 S рРНК образцов пахотных и непахотных черноземов в разные фазы вегетационного периода: в июне и августе. Показаны изменения доли отдельных семейств бактерий в зависимости от землепользования и времени. Выявлены корреляционные связи между распространенностью семейств бактерий и химическими параметрами почвы. Показана преобладающая роль нитратов в формировании структуры сообщества, в этом процессе играют важную роль содержание органического углерода, влажность почвы и ее рН. Несмотря на выявленные различия долей рассмотренных семейств в зависимости от землепользования и времени сбора образцов, набор доминирующих семейств бактерий в исследуемых образцах оставался стабильным. Среди доминирующих семейств первые 6 составляют около 1/4 всего сообщества, а первые 20 – около 40%. Полученные результаты создают предпосылки для дальнейшего изучения изменчивости таксономического состава бактериального сообщества черноземов в различных биотических и агрохимических условиях.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

К. С. Бояршин

Белгородский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: kboyarshin@mail.ru
Россия, Белгород

В. В. Адамова

Белгородский государственный университет

Email: kboyarshin@mail.ru
Россия, Белгород

В. Чжен

Белгородский государственный университет

Email: kboyarshin@mail.ru
Россия, Белгород

Е. В. Никитинская

Череповецкий государственный университет

Email: kboyarshin@mail.ru
Россия, Череповец

О. Ю. Обухова

Белгородский государственный университет

Email: kboyarshin@mail.ru
Россия, Белгород

М. В. Колкова

Белгородский государственный университет

Email: kboyarshin@mail.ru
Россия, Белгород

В. А. Нестеренко

Почвенный институт им. В.В. Докучаева

Email: kboyarshin@mail.ru
Россия, Москва

О. С. Беспалова

Белгородский государственный университет

Email: kboyarshin@mail.ru
Россия, Белгород

В. В. Клюева

Белгородский государственный университет

Email: kboyarshin@mail.ru
Россия, Белгород

К. А. Дегтярева

Белгородский государственный университет

Email: kboyarshin@mail.ru
Россия, Белгород

Л. В. Нестерук

Белгородский государственный университет

Email: kboyarshin@mail.ru
Россия, Белгород

Ю. Н. Куркина

Белгородский государственный университет

Email: kboyarshin@mail.ru
Россия, Белгород

О. А. Маканина

Белгородский государственный университет

Email: kboyarshin@mail.ru
Россия, Белгород

Е. С. Иванова

Белгородский государственный университет

Email: kboyarshin@mail.ru
Россия, Белгород

Чж. Ли

Университет Дэчжоу

Email: kboyarshin@mail.ru
Китай, Дэчжоу

И. В. Батлуцкая

Белгородский государственный университет

Email: kboyarshin@mail.ru
Россия, Белгород

Список литературы

  1. Авраменко П.М., Акулов П.Г., Атанов Ю.Г. Природные ресурсы и окружающая среда Белгородской области. Белгород: Белгород, 2007. 556 с.
  2. Григорьев Г.Н. География Белгородской области. Белгород: Изд-во БелГУ, 1996. 144 с.
  3. Докучаев В.В. Русский чернозем. СПб.: Типография Деклерона и Евдокимова, 1883. 376 с.
  4. Иванова Е.А., Кутовая О.В., Тхакахова А.К., Чернов Т.И., Першина Е.В., Маркина Л.Г., Андронов Е.Е., Когут Б.М. Структура микробного сообщества агрегатов чернозема типичного в условиях контрастных вариантов сельскохозяйственного использования // Почвоведение. 2015. № 11. С. 1367–1382. https://doi.org/10.7868/ S 0032180 X 15110088
  5. Чевердин Ю.И., Зборищук Ю.Н. Закономерности изменения показателей кислотности черноземов Каменной Степи // Вестник Моск. ун-та. Сер. 17, почвоведение. 2009. № 4. С. 22–25.
  6. Чернов Т.И., Тхакахова А.К., Иванова Е.А., Кутовая О.В., Турусов В.И. Сезонная динамика почвенного микробиома многолетнего агрохимического опыта на черноземах Каменной Степи // Почвоведение. 2015. № 12. С. 1483–1488. https://doi.org/10.7868/S0032180X15120059
  7. Anderson M.J. Permutational Multivariate Analysis of Variance (PERMANOVA) // Wiley StatsRef: Statistics Reference Online. Wiley, 2017. P. 1–15. https://doi.org/10.1002/9781118445112.stat07841
  8. Bennett L.T., Kasel S., Tibbits J. Non-parametric multivariate comparisons of soil fungal composition: Sensitivity to thresholds and indications of structural redundancy in T-RFLP data // Soil Biol. Biochem. 2008. V. 40(7). P. 1601–1611. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2008.01.008
  9. Boyarshin K.S., Adamova V.V., Zheng W., Obuhova O.Y., Kolkova M.V., Nesterenko V.A., Bespalova O.S., et al. The effect of long-term agricultural use on the bacterial microbiota of chernozems of the forest-steppe zone // Diversity. 2023. V. 15(2). P. 191. https://doi.org/10.3390/d15020191
  10. Caporaso J.G., Kuczynski J., Stombaugh J., Bittinger K., Bushman F.D., Costello E.K., Fierer N., et al. QIIME allows analysis of high-throughput community sequencing data // Nat. Methods. 2010. V. 7. P. 335–336. https://doi.org/10.1038/nmeth.f.303
  11. Chibilyov A.A. Ecology-geographical essay about steppes of northern Eurasia // Вопросы степеведения. 2000. № 2. P. 12–29.
  12. Coelho C., Mesquita N., Costa I., Soares F., Trovão J., Freitas H., Portugal A., Tiago I. Bacterial and archaeal structural diversity in several biodeterioration patterns on the limestone walls of the old cathedral of Coimbra // Microorganisms. 2021. V. 9(4). P. 709. https://doi.org/10.3390/microorganisms9040709
  13. Dedov A.V., Boluchevsky D.A. Influence of biological techniques for restoring soil fertility and methods of soil treatment on the fertility of typical chernozem and yield of winter wheat // Bull. Agric. Sci. 2014. V. 46(1). P. 38–41.
  14. Dixon P. VEGAN, a package of R functions for community ecology // J. Veg. Sci. 2003. V. 14(6). P. 927–930. https://doi.org/10.1111/j.1654-1103.2003.tb02228.x
  15. Ferreira A., Nobre M., Moore E., Rainey F.A., Battista J.R., da Costa M.S. Characterization and radiation resistance of new isolates of Rubrobacter radiotolerans and Rubrobacter xylanophilus // Extremophiles. 1999. V. 3. P. 235–238. https://doi.org/10.1007/s007920050121
  16. Fujita H., Ushio M., Suzuki K., Abe M.S., Yamamichi M., Okazaki Y., Canarini A., Hayashi I., Fukushima K., Fukuda Sh., Kiers E.T., Toju H. Metagenomic analysis of ecological niche overlap and community collapse in microbiome dynamics // bioRxiv.2023. P. 524457. https://doi.org/10.1101/2023.01.17.524457
  17. Glaeser S., Kämpfer P. The family Sphingomonadaceae // The Prokaryotes: Alphaproteobacteria and Betaproteobacteria. Springer, 2013. P. 641–707. https://doi.org/10.1007/978-3-642-30197-1_302
  18. Gorbacheva M.A., Melnikova N.V., Chechetkin V.R., Kravatsky Yu.V., Tchurikov N.A. DNA sequencing and metagenomics of cultivated and uncultivated chernozems in Russia // Geoderma Reg. 2018. V. 14. P. e00180. https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2018.e00180
  19. Goryanin O., Chichkin A., Dzhangabaev B., Shcherbinina E. Scientific bases of the humus stabilization in ordinary chernozem in Russia // Geogr. Environ. Sustain. 2019. V. 52(1). P. 113–128. https://doi.org/10.17951/pjss.2019.52.1.113
  20. Hester E.R., Jetten M.S.M., Welte C.U., Lücker S. Metabolic overlap in environmentally diverse microbial communities // Front. Genet. 2019. V. 10. P. 989. https://doi.org/10.3389/fgene.2019.0098
  21. Kool J., Tymchenko L., Shetty S.A., Fuentes S. Reducing bias in microbiome research: Comparing methods from sample collection to sequencing // Front. Microbiol. 2023. V. 14. P. 1094800. https://doi.org/10.3389/fmicb.2023.1094800
  22. Kosako Y., Yabuuchi E., Naka T., Fujiwara N., Kobayashi K. Proposal of Sphingomonadaceae fam. nov., consisting of Sphingomonas Yabuuchi et al. 1990, Erythrobacter Shiba and Shimidu 1982, Erythromicrobium Yurkov et al. 1994, Porphyrobacter Fuerst et al. 1993, Zymomonas Kluyver and van Niel 1936, and Sandaracinobacter Yurkov et al. 1997, with the type genus Sphingomonas Yabuuchi et al. 1990 // Microbiol. Immunol. 2000. V. 44(7). P. 563 – 575. https://doi.org/ 10.1111/j.1348-0421.2000.tb02535.x
  23. Kruskal W.H., Wallis W.A. Use of Ranks in One-Criterion Variance Analysis // J. Am. Stat. Assoc. 1952. V. 47(260). P. 583–621. https://doi.org/10.2307/2280779
  24. Liu X., Burras C.L., Kravchenko Y.S., Duran A., Huffman T., Morrás H.J., Studdert G.A., Zhang X., Cruse R.M., Yuan X. Overview of Mollisols in the world: Distribution, land use and management // Can. J. Soil Sci. 2012. V. 92(3). P. 383–402. https://doi.org/10.1139/CJSS2010-058
  25. Mikhailova E.A., Post Ch. Organic carbon stocks in the Russian Chernozem // Eur. J. Soil Sci. 2005. V. 57(3). P. 330–336. https://doi.org/10.1111/j.1365-2389.2005.00741.x
  26. Oren A. The family Xanthobacteraceae // The Prokaryotes. Springer, 2014. P. 709–726. https://doi.org/10.1007/978-3-642-30197-1_258
  27. Quast C., Pruesse E., Yilmaz P., Gerken J., Schweer T., Yarza P., Peplies J., Glöckner F.O. The SILVA ribosomal RNA gene database project: Improved data processing and web-based tools // Nucleic Acids Res. 2013. V. 41. P. D590–D596. https://doi.org/ 10.1093/ nar / gks 1219
  28. Ricotta C., Szeidl L., Pavoine S. Towards a unifying framework for diversity and dissimilarity coefficients // Ecol. Indic. 2021. V. 129. P. 107971. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.107971.
  29. Roger B.J., Curtis J.T. An Ordination of the Upland Forest Communities of Southern Wisconsin // Ecol. Monogr. 1957. V. 27(4). P. 325–349. https://doi.org/10.2307/1942268
  30. Rosenberg E. The family Chitinophagaceae // The Prokaryotes. Springer, 2014. P. 493–495. https://doi.org/ 10.1007/978-3-642-38954-2_137
  31. Sangwan P., Chen X., Hugenholtz P., Janssen P.H. Chthoniobacter flavus gen. nov., sp. nov., the first pure-culture representative of subdivision two, Spartobacteria classis nov. of the phylum Verrucomicrobia // Appl. Environ. Microbiol. 2004. V. 70(10). P. 5875 – 5881. h ttps://doi.org/10.1128/AEM.70.10.5875-5881.2004
  32. Schoch C.L., Ciufo S., Domrachev M., Hotton C.L., Kannan S., Khovanskaya R., Leipe D., et al. NCBI Taxonomy: a comprehensive update on curation, resources and tools // Database (Oxford). 2020. P. baaa062. https://doi.org/10.1093/database/baaa062
  33. Semenov M.V., Chernov T.I., Tkhakakhova A.K., Zhelezova A.D., Ivanova E.A., Kolganova T.V., Kutovaya O.V. Distribution of prokaryotic communities throughout the Chernozem profiles under different land uses for over a century // Appl. Soil Ecol. 2018. V. 127. P. 8–18. https://doi.org/10.1016/j.apsoil.2018.03.002
  34. Silverman J.D., Bloom R.J., Jiang S., Durand H.K., Dallow E., Mukherjee S., David L.A. Measuring and mitigating PCR bias in microbiota datasets // PLoS Comput. Biol. 2021. V. 17(7). P. e1009113. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009113
  35. Six J., Feller Ch., Denef K., Ogle S., Carlos de Moraes Sa J., Albrecht A. Soil organic matter, biota and aggregation in temperate and tropical soils – Effects of no-tillage // Agronomie. 2002. V. 22(7–8). P. 755–775. https://doi.org/10.1051/agro:2002043
  36. Stanek-Tarkowska J., Pastuszczak M., Szpunar-Krok E., Kacaniova M., Kluz M., Czyż E., Pieniążek R., Skrobacz K., Pietrzyk K. Comparison of the effect of fertilization with ash from wood chips on bacterial community in podzolic and chernozem soils for the cultivation of winter oilseed rape: a preliminary study // Agronomy. 2022. V. 12(3). P. 576. https://doi.org/10.3390/agronomy12030576
  37. Stekolnikov K.E., Gasanova E.S., Stekolnikova N.V. Agrogenic transformation (degradation) of chernozems of the Central Chernozem Region // BIO Web Conf. 2021. V. 36. P. 03021. https://doi.org/10.1051/bioconf/20213603021
  38. Suzuki K., Collins M.D., Iijima E., Komagata K. Chemotaxonomic characterization of a radiotolerant bacterium, Arthrobacter radiotolerans: Description of Rubrobacter radiotolerans gen. nov., comb. nov. // FEMS Microbiol. Lett. 1988. V. 52(1 – 2). P. 33–39. https://doi.org/10.1111/j.1574-6968.1988.tb02568.x
  39. Szalay A. Cation exchange properties of humic acids and their importance in the geochemical enrichment of UO 2 ++ and other cations // Geochim. Cosmochim. Acta. 1964. V. 28(10–11). P. 1605–1614. https://doi.org/10.1016/0016-7037(64)90009-2
  40. Trofimov I.A., Trofimova L.S., Yakovleva E.P., Emelyanov A.V., Skripnikova E.V. Preserving the fertility of Russian chernozems. Status, trends, forecast // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2021. V. 817. P. 012108. https://doi.org/10.1088/1755-1315/817/1/012108
  41. Van D.H. Cation binding of humic acids // Geoderma. 1971. V. 5(1). P. 53–67. https://doi.org/10.1016/0016-7061(71)90024-3
  42. Vysloužilová B., Ertlen D., Schwartz D., Šefrna L. Chernozem. From concept to classification: A review // Acta Univ. Carol. Geogr. 2016. V. 51(1). P. 85–95. https://doi.org/10.14712/23361980.2016.8
  43. Weaver B., Wuensch K.L. SPSS and SAS Programs for Comparing Pearson Correlations and OLS Regression Coefficients // Behav. Res. Methods. 2013. V. 45(3). P. 880–895. https://doi.org/10.3758/s13428-012-0289-7
  44. Wilcoxon F. Individual comparisons by ranking methods // Biomathem. Bull. 1945. V. 1(6). P. 80–83. https://doi.org/10.2307/3001968
  45. Zhang H., Sekiguchi Y., Hanada S., Hugenholtz P., Kim H., Kamagata Y., Nakamura K. Gemmatimonas aurantiaca gen. nov., sp. nov., a gram-negative, aerobic, polyphosphate-accumulating micro-organism, the first cultured representative of the new bacterial phylum Gemmatimonadetes phyl. nov. / / Int. J. Syst. Evol. Microbiol. 2003. V. 53. P. 1155–1163. https://doi.org/10.1099/ijs.0.02520-0

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Точки отбора проб на почвенной карте Белгородской области России

Скачать (841KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Химические характеристики пахотных (П.) и непахотных (Н.п.) черноземов с их стандартными отклонениями: рН KCl, массовая доля органических веществ (Cорг, %), массовые концентрации обменного калия в пересчете на K2O, обменного фосфора в пересчете на P2O5, NO3– и NH4+ в пересчете на азот

Скачать (250KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».