Восстановление почвенного микробиома в различных почвенных горизонтах после верхового и низового лесных пожаров

Обложка
  • Авторы: Гладков Г.В.1,2, Чебыкина Е.Ю.1, Евдокимова Е.В.1,2, Иванова Е.А.3, Кимеклис А.К.1,2, Зверев А.О.1,2, Кичко А.А.1,2, Андронов Е.Е.1,2,3, Абакумов Е.В.4
  • Учреждения:
    1. Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет»
    2. Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной микробиологии»
    3. Федеральное государственное бюджетное учреждение «Почвенный институт им. В.В. Докучаева»
    4. Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет»,
  • Выпуск: Том 18, № 3 (2020)
  • Страницы: 343-356
  • Раздел: Метагеномика экосистем
  • URL: https://journals.rcsi.science/ecolgenet/article/view/17641
  • DOI: https://doi.org/10.17816/ecogen17641
  • ID: 17641

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Пожары оказывают сильное влияние на почвенный микробиом, при этом механизмы восстановления почвы после пожаров в настоящее время недостаточно изучены. В данном исследовании дана характеристика микробных сообществ в серогумусовых почвах сосновых лесов г. Тольятти после верхового и низового пожаров. Было проведено филотипирование микробных сообществ по гену 16S рРНК в различных почвенных горизонтах. Как верховой, так и низовой пожары привели к изменению разнообразия в таксономическом составе почвенного микробиома. Для проб почв, восстанавливающихся после пожаров, была показана тенденция к увеличению доли представителей типов Actinobacteria и Gemmatimonadetes. Также было показано увеличение доли бактерий (Micrococcaceae, Blastocatellaceae), связанных с деградацией веществ, образующихся после сгорания. Настоящее исследование показало, что верховой пожар оказывает меньшее влияние на микробиом почвы, чем низовой, при этом наибольшие изменения в структуре микробиома были обнаружены в промежуточном горизонте почвы. Было показано увеличение различий в структуре почвенного микробиома между горизонтами после воздействия на почву низового пожара.

Об авторах

Григорий Валерьевич Гладков

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет»; Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной микробиологии»

Автор, ответственный за переписку.
Email: ruginodis@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5248-9018
SPIN-код: 6677-1380
Scopus Author ID: 57214066592

инженер-исследователь, кафедра прикладной экологии; инженер-исследователь, лаборатория ризосферной микрофлоры

Россия, Санкт-Петербург

Екатерина Юрьевна Чебыкина

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет»

Email: doublemax@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2449-2180
SPIN-код: 4242-2483
Scopus Author ID: 52163901800
ResearcherId: O-8872-2014

канд. биол. наук, младший научный сотрудник, кафедра прикладной экологии

Россия, Санкт-Петербург

Елизавета Владимировна Евдокимова

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет»; Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной микробиологии»

Email: microbioliza@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-0834-3211
SPIN-код: 5082-3493
Scopus Author ID: 55025444700
ResearcherId: N-2985-2015

канд. биол. наук, старший преподаватель, кафедра микробиологии; старший научный сотрудник, лаборатория микробиологического мониторинга и биоремедиации почв

Россия, Санкт-Петербург

Екатерина Андреевна Иванова

Федеральное государственное бюджетное учреждение «Почвенный институт им. В.В. Докучаева»

Email: katriell@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1589-9875
SPIN-код: 1641-3923
Scopus Author ID: 56640659000
ResearcherId: F-9279-2017

канд. биол. наук, старший научный сотрудник отдела биологии и биохимии почв
Россия, Москва

Анастасия Кирилловна Кимеклис

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет»; Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной микробиологии»

Email: kimeklis@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-0348-7021
SPIN-код: 9410-7854

инженер-исследователь, кафедра прикладной экологии; инженер-исследователь, лаборатория микробиологического мониторинга и биоремедиации почв

Россия, Санкт-Петербург

Алексей Олегович Зверев

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет»; Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной микробиологии»

Email: azver.bio@gmail.com

инженер-исследователь, кафедра прикладной экологии; инженер-исследователь, лаборатория микробиологического мониторинга и биоремедиации почв

Россия, Санкт-Петербург

Арина Александровна Кичко

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет»; Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной микробиологии»

Email: 2014arki@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8482-6226

инженер-исследователь, кафедра прикладной экологии; инженер-исследователь, лаборатория микробиологического мониторинга и биоремедиации почв

Россия, Санкт-Петербург

Евгений Евгеньевич Андронов

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет»; Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной микробиологии»; Федеральное государственное бюджетное учреждение «Почвенный институт им. В.В. Докучаева»

Email: eeandr@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5204-262X
SPIN-код: 5547-4243
Scopus Author ID: 13605813400
ResearcherId: S-1688-2016

канд. биол. наук, старший научный сотрудник, кафедра генетики и биотехнологий; заведующий лабораторией микробиологического мониторинга и биоремедиации почв; ведущий научный сотрудник, отдел биологии и биохимии почв

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург; Москва

Евгений Васильевич Абакумов

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Санкт-Петербургский государственный университет»,

Email: e_abakumov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5248-9018
SPIN-код: 8878-4010
Scopus Author ID: 8660197600
ResearcherId: B-5291-2013

д-р биол. наук, заведующий кафедрой прикладной экологии

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Sun H, Santalahti M, Pumpanen J, et al. Bacterial community structure and function shift across a northern boreal forest fire chronosequence. Sci Rep. 2016;6:32411. https://doi.org/10.1038/srep32411.
  2. Neary DG, Klopatek CC, DeBano LF, Ffolliott PF. Fire effects on belowground sustainability: A review and synthesis. For Ecol Manage. 1999;122(1-2):51-71. https://doi.org/10.1016/s0378-1127(99)00032-8.
  3. Mataix-Solera J, Guerrero C, García-Orenes F, et al. Fire effects on soils and restoration strategies. In: Forest Fire Effects on Soil Microbiology. Science Publishers, Inc., Enfield, New Hampshire, USA; 2009. Р. 133-175. https://doi.org/10.1201/9781439843338-c5.
  4. Zhalnina K, de Quadros PD, Gano KA, et al. Ca. Nitrososphaera and Bradyrhizobium are inversely correlated and related to agricultural practices in long-term field experiments. Front Microbiol. 2013;4:104. https://doi.org/10.3389/fmicb.2013.00104.
  5. Khodadad CL, Zimmerman AR, Green SJ, et al. Taxa-specific changes in soil microbial community composition induced by pyrogenic carbon amendments. Soil Biol Biochem. 2011;43(2):385-392. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2010.11.005.
  6. Song M, Peng WX, Zeng FP, et al. Spatial patterns and drivers of microbial taxa in a karst broadleaf forest. Front Microbiol. 2018;9:1691. https://doi.org/10.3389/fmicb.2018.01691.
  7. Maksimova EY, Kudinova AG, Abakumov EV. Functional activity of soil microbial communities in post-fire pine stands of Tolyatti, Samara Oblast. Soil Biology. 2017;50(2):249-255. https://doi.org/10.1134/s1064229317020119.
  8. Xiang X, Shi Y, Yang J, et al. Rapid recovery of soil bacterial communities after wildfire in a Chinese boreal forest. Sci Rep. 2014;4:3829. https://doi.org/10.1038/srep03829.
  9. Fernández-González AJ, Martínez-Hidalgo P, Cobo-Díaz JF, et al. The rhizosphere microbiome of burned holm-oak: Potential role of the genus Arthrobacter in the recovery of burned soils. Sci Rep. 2017;7(1):6008. https://doi.org/10.1038/s41598-017-06112-3.
  10. Weber CF, Lockhart JS, Charaska E, et al. Bacterial composition of soils in ponderosa pine and mixed conifer forests exposed to different wildfire burn severity. Soil Biol Biochem. 2014;69:242-250. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2013.11.010.
  11. Dymov AA, Abakumov EV, Bezkorovaynaya IN, et al. Impact of forest fire on soil properties (review). Theoretical and applied ecology. 2018;(4):13-23. https://doi.org/10.25750/1995-4301-2018-4-013-023.
  12. Bates ST, Berg-Lyons D, Caporaso JG, et al. Examining the global distribution of dominant archaeal populations in soil. ISME J. 2010;5(5): 908-917. https://doi.org/10.1038/ismej.2010.171.
  13. Lane DJ. 16S/23S rRNA Sequencing. In: Stackebrandt E., Goodfellow M., eds. Nucleic acid techniques in bacterial systematic. John Wiley and Sons, New York; 1991.
  14. Muyzer G, de Waal EC, Uitterlinden AG. Profiling of complex microbial populations by denaturing gradient gel electrophoresis analysis of polymerase chain reaction-amplified genes coding for 16S rRNA. Appl Environ Microbiol. 1993;59(3):695-700. https://doi.org/10.1128/aem.59.3.695-700.1993.
  15. Yu Y, Lee C, Hwang S. Analysis of community structures in anaerobic processes using quantitative real-time PCR method. Water Sci Technol. 2005;52(1-2):85-91.
  16. The R Project for Statistical Computing. Getting Started [cited 2020 June 22]. Available from: https://www.R-project.org/.
  17. Bolyen E, Rideout JR, Dillon MR, et al. Reproducible, interactive, scalable and extensible microbiome data science using QIIME. Nat Biotechnol. 2019:37(8):852-857. https://doi.org/10.1038/s41587-019-0209-9.
  18. RStudio Team. RStudio: Integrated Development for R. RStudio, Inc., Boston, MA; 2016. Available from: http://www.rstudio.com/.
  19. Callahan BJ, McMurdie PJ, Rosen MJ, et al. DADA2: High-resolution sample inference from Illumina amplicon data. Nat Methods. 2016;13(7): 581-583. https://doi.org/10.1038/nmeth.3869.
  20. Nearing JT, Douglas GM, Comeau AM, Langille MGI. Denoising the denoisers: an independent evaluation of microbiome sequence error-correction approaches. Peer J. 2018;6:e5364. https://doi.org/10.7717/peerj.5364.
  21. Quast C, Pruesse E, Yilmaz P, et al. The SILVA ribosomal RNA gene database project: improved data processing and web-based tools. Nucleic Acids Res. 2013;41 (Database issue): D590-D596. https://doi.org/10.1093/nar/gks1219.
  22. Janssen S, McDonald D, Gonzalez A, et al. Phylogenetic placement of exact amplicon sequences improves associations with clinical information. mSystems. 2018;3(3): e00021-e00018. https://doi.org/10.1128/mSystems.00021-18.
  23. Love MI, Huber W, Anders S. Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2. Genome Biol. 2014;15(12):550. https://doi.org/10.1186/s13059-014-0550-8.
  24. Anderson MJ. Permutational multivariate analysis of variance (PERMANOVA). Wiley StatsRef: Statistics Reference Online. 2017;1-15. https://doi.org/10.1002/9781118445112.stat07841.
  25. Oksanen FJ. Blanchet G, Friendly M, et al. vegan: Community Ecology Package. R package version [cited 2019 September 01]. 2019. Available from: https://CRAN.R-project.org/package=vegan.
  26. McMurdie PJ, Holmes S. Phyloseq: an R package for reproducible interactive analysis and graphics of microbiome census data. PLoS ONE. 2013;8(4):e61217. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0061217.
  27. Wickham H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York; 2016.
  28. Kassambara A. ggpubr: «ggplot2»; Based Publication Ready Plots. R, 2019; package version 0.2.3. Available from: https://CRAN.R-project.org/package=ggpubr.
  29. Wickham H, François R, Henry L, Müller K. dplyr: A Grammar of Data Manipulation. R package version 0.8.3. 2019. Available from: https://CRAN.R-project.org/package=dplyr.
  30. Müller K, Wickham H. tibble: Simple Data Frames. R package version 2.1.3. 2019. Available from: https://CRAN.R-project.org/package=tibble.
  31. Breiman L. Random Forests. Mach Learn. 2001;45(1):5-32. https://doi.org/10.1023/ a:1010933404324.
  32. Ashley Shade, Stuart E. Jones, J. Gregory Caporaso,, et al. Conditionally Rare Taxa Disproportionately Contribute to Temporal Changes in Microbial Diversity. Am Soc Microbiol. 2014;21(4):3-11. 10.1128/mBio.01371-14.Editor' target='_blank'>https://doi: 10.1128/mBio.01371-14.Editor
  33. Kaminsky R, Morales SE. Conditionally Rare Taxa Contribute but Do Not Account for Changes in Soil Prokaryotic Community Structure. 2018;9(April): 1-6. 10.3389/fmicb.2018.00809' target='_blank'>https://doi: 10.3389/fmicb.2018.00809
  34. Dawson W, Hör J, Egert M, et al. A small number of low-abundance bacteria dominate plant species-specific responses during rhizosphere colonization. Front Microbiol. 2017;8:975. https://doi.org/10.3389/fmicb.2017.00975.
  35. Bay SK, Mcgeoch MA, Gillor O, et al. Soil Bacterial Communities Exhibit Strong Biogeographic Patterns at Fine Taxonomic Resolution. Msystems. 2020; doi: 10.1128/mSystems.00540-20.
  36. Kaminsky R, Morales SE. Conditionally rare taxa contribute but do not account for changes in soil prokaryotic community structure. Front Microbiol. 2018;9:809. https://doi.org/10.3389/fmicb.2018.00809.
  37. Weber CF, Lockhart JS, Charaska E, et al. Bacterial composition of soils in ponderosa pine and mixed conifer forests exposed to different wildfire burn severity. Soil Biol Biochem. 2014;69:242-250. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2013.11.010.
  38. Ghosal D, Ghosh S, Dutta TK, Ahn Y. Current state of knowledge in microbial degradation of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs): A review. Front Microbiol. 2016. 10.3389/fmicb.2016.01369' target='_blank'>https://doi: 10.3389/fmicb.2016.01369.
  39. Peng RH, Xiong AS, Xue Y, et al. Microbial biodegradation of polyaromatic hydrocarbons. FEMS Microbiol Rev. 2008;32(6):927-955. https://doi.org/10.1111/j.1574-6976.2008.00127.x.
  40. Stahl DA, de la Torre JR. Physiology and diversity of ammonia-oxidizing archaea. Annu Rev Microbiol. 2012;66(1):83-101. https://doi.org/10.1146/annurev-micro-092611-150128.
  41. Wüst PK, Geppert A, Huber KJ, et al. Brevitalea aridisoli, B. deliciosa and Arenimicrobium luteum, three novel species of Acidobacteria subdivision 4 (class Blastocatellia) isolated from Namibian savanna soil and description of the novel family Pyrinomonadaceae. Int J Syst Evol Microbiol. 016;66: 3355-66. https://doi.org/10.1099/ijsem.0.001199.
  42. Foesel BU, Rohde M, Overmann J. Blastocatella fastidiosa gen. nov., sp. nov., isolated from semiarid savanna soil – the first described species of Acidobacteria subdivision 4. Syst Appl Microbiol. 2013;36:82-89.
  43. Dedysh SN, Ivanova AA. Planctomycetes in boreal and subarctic wetlands: Diversity patterns and potential ecological functions. FEMS Microbiol Ecol. 2019;95(2). https://doi.org/10.1093/femsec/fiy227.
  44. Gołebiewski M, Deja-Sikora E, Cichosz M, et al. 16S rDNA pyrosequencing analysis of bacterial community in heavy metals polluted soils. Microb Ecol. 2014;67(3):635-647. https://doi.org/10.1007/s00248-013-0344-7.
  45. Pershina E, Valkonen J, Kurki P, et al. Comparative analysis of prokaryotic communities associated with organic and conventional farming systems. PLoS One. 2015;10(12): e0145072. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0145072.
  46. Delgado-Baquerizo M, Oliverio AM, Brewer TE, et al. A global atlas of the dominant bacteria found in soil. Science. 2018;359(6373):320-325. https://doi.org/10.1126/science.aap9516.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Распределение представленности филотипов по их частотам. По оси абцисс — интервалы относительной представленности филотипов (в процентах от общего числа филотипов в образце), по оси ординат — медианное значение количества филотипов для данного диапазона

Скачать (163KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Ординация NMDS по дистанции бета-разнообразия Брея – Кертиса почвенного микробиома. Форма маркеров — тип пожара, подписи — горизонт и точка проботбора

Скачать (105KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Полимеразная цепная реакция в реальном времени. По вертикали — количество рибосомальных оперонов, отмечена ошибка среднего

Скачать (55KB)
Метаданные

© Гладков Г.В., Чебыкина Е.Ю., Евдокимова Е.В., Иванова Е.А., Кимеклис А.К., Зверев А.О., Кичко А.А., Андронов Е.Е., Абакумов Е.В., 2020

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.
 


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах