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Toru Hamamoto驾,Meki Chirwa, Imasiku Nyambe, Yoshitaka田, ”小规模的土壤微生物群落结构的变化在赞比亚Semideveloped农场”,应用和环境土壤学, 卷。2018年, 文章的ID7939123, 6 页面, 2018年。 https://doi.org/10.1155/2018/7939123
小规模的土壤微生物群落结构的变化在赞比亚Semideveloped农场
文摘
自然土地的转换成农田会导致土壤微生物群落结构的变化,反过来,会影响土壤的功能。然而,很少有研究调查的影响土地利用变化对土壤微生物群落结构在撒哈拉以南非洲。因此,本研究的目的是调查土壤特性之间的关系,在自然和农业生态系统微生物群落semideveloped低地农场在赞比亚的中部地区,在这部分小型湿地被开发成西瓜(Citrullus lanatus)和/或玉米玉米)农场。我们从四个不同的土地利用类型土壤采样在这个农场:“原始森林”,“草原”,“西瓜农场,”和“玉米农场。“我们发现土地利用类型对土壤细菌群落结构有明显的影响在类级别,与类杆菌在森林站点和相对丰度明显高于Gammaproteobacteria拥有更高的相对丰度在玉米比其他土地利用类型的网站。这些发现表明,这些细菌类可能对土壤生态系统的变化敏感,因此还需要进一步的研究来调查微生物指标湿地在撒哈拉以南非洲地区的可持续发展。
1。介绍
土壤微生物是土壤重要的生产力和自然和农业生态系统养分循环帮助植物吸收营养的殖民根部和分解有机物提供土壤养分,改善土壤结构。土壤微生物群落的多样性抵御高温和干旱压力影响他们(1,2)和强烈影响土壤pH值等特征(3)和碳(C)内容(4,5]。然而,对控制土壤微生物群落结构的因素在撒哈拉以南非洲土壤(6]尽管理解这是重要的解决失去肥力和土壤退化,这两个严重的问题在这个地区7,8]。
在撒哈拉以南非洲地区,有大规模的自然生态系统转换成农田近年来,很大一部分的自然湿地已经培养生产作物如玉米(玉米)。然而,尽管这些新种植的土壤可能富含营养物质和有机物由于土壤的通气诱导矿化的有机营养物质,有人建议,他们将失去他们的生产力在25年内连续种植在缺乏有机/无机肥料应用程序由于营养物质的损失和结构稳定性9]。因此,进一步的研究需要调查潜在的变化,发生在当自然生态系统土壤栽培。
本研究的目的是调查土壤特性和微生物群落之间的关系在自然生态系统转化为耕地在赞比亚和链接一些基本的土壤化学特性如pH值、总碳(TC)、总氮(TN)土壤微生物多样性的变化。我们认为,在自然生态系统土壤微生物群落的比较之前和之后人工干预将提供一些基本的信息需要在赞比亚可持续发展进程。
2。材料和方法
2.1。土壤采样地点
在执行这个实验semideveloped低地农场位于赞比亚(图的中部地区S1),在小型湿地分布和土壤类型是普通淋洗土(10,11]。收集土壤样本(0 - 5厘米深度)2016年2月从11个站点被分为四个不同的土地利用类型:“原始森林(f)” ,“草原(g)” ,“西瓜农场(w)” ,和“玉米农场(m)”(表S1)。森林站点位于Miombo林地,被认为是半干旱和森林生物多样性系统接收不到1100毫米的年降雨量(12),物种丰富度高于研究中的草原农场。根据地主,玉米农场不断培养至少10年来,和西瓜Citrullus lanatus)农场最近被开发祖国培养。草原地区森林被清除,但网站尚未耕种的土地。降雨的数量从2015年10月到2016年3月在卢萨卡是770毫米(世界天气在线),平均每年的降雨量> 900 mm (13]。
2.2。土壤测量
每个土样的土壤含水量测量通过烘干新鲜土壤在100°C > 24小时和reweighing干燥的土壤。每个土壤的pH值样本由风干的土壤混合5 g和12.5毫升的10%氯化钾溶液(pH值氯化钾)或去离子水(),震动30分钟,测量酸碱使用一个传感器(AS800;作为一个有限公司、日本)。后测量土壤pH值氯化钾,所采用的解决方案是透过1µ滤纸(Toyo Roshi Kaisha 5号c滤纸;丰雄Roshi Kaisha、有限公司、日本),硝酸和作制([不3−(NH - n)和铵4+- n])利用流动注射分析仪测定含量(aqla - 700;水有限公司、日本)。TC和TN含量测定用干和精细地面土壤有机元素分析仪(2400系列II中文/ O元素分析;美国PerkinElmer有限公司)。
2.3。16 s rRNA基因对土壤细菌群落结构的分析
调查各土地利用类型的土壤细菌群落结构,DNA提取风干土壤使用PowerSoil®DNA提取工具包(莫生物实验室,卡尔斯巴德、钙、美国)后,制造商的协议。离子激流系统(热费希尔科学株式会社,日本)用于16 s rRNA分析。提取的DNA放大瞄准V2-4-8 V3-6和7号到9号的16 s rRNA基因区域使用离子16 s宏基因组工具包(热费希尔科学株式会社、日本)。PCR循环条件600秒在95°C,紧随其后的是25 30秒的周期在95°C, 30秒58°C,在72°C和20秒,最后420秒的延伸在72°C。PCR产品量化利用量子位™dsDNA海关化验工具包(美国表达载体)和净化离子+片段库套件(热费希尔科学株式会社、日本)和最终的扩增子的长度和浓度检查使用生物分析仪灵敏度高DNA工具包(美国安捷伦科技)。图书馆是稀释至50点,然后加载到离子314芯片(热费希尔科学株式会社,日本)使用离子厨师仪器(热费希尔科学株式会社、日本)离子的PGM™优质的厨师工具包。DNA测序进行离子的PGM音序器(热费希尔科学株式会社、日本)与离子的PGM 400套件。在线数据分析使用洪流™软件套装v5.0 (16 s宏基因组工作流v5.0)。
2.4。统计分析
我们调查了影响土地利用类型的土壤化学和物理性质使用单向方差分析(方差分析)。检查的影响土地利用类型对土壤细菌群落结构,我们计算香农多样性指数在类的级别,也使用了置换多元方差分析(MANOVA;“美男子”素食R库)和基于999 Bray-Curtis距离排列的原始数据,这是默认值。所有统计分析R版本3.2.5阈值值为0.05。
3所示。结果与讨论
平均2606 - 8905读/土壤样本映射到16 s rRNA基因。放线菌是最统治阶级各土地利用类型(图S2)。在在场的其他类,Gammaproteobacteria有较高的相对丰度在玉米网站和细菌有较高的相对丰度在森林里的网站。
类级别的香农多样性指数,平均高的玉米网站(2.35±0.18)比其他土地利用类型(1.64±0.08,1.76±0.34,1.71±0.64,森林,草原,和西瓜网站,分别地),但这些差异并不显著。然而,土地利用类型对细菌群落结构有明显的影响在类级别(MANOVA,)。
有更高比例的Gammaproteobacteria玉米比其他土地利用类型的网站( ;图1(一)),共有13个家庭发生在前,其中着色菌科(4.0%)、Sinobacteraceae(5.3%),和Xanthomonadaceae(3.0%)占主导地位,和Ectothiorhodospiraceae(0.34%)和Halothiobacillaceae(1.6%)只在这里找到。相比之下,森林网站有较高比例的着色菌科(1.9%)和细菌(图1 (b)比其他土地利用类型),和家人芽胞杆菌科被丰富的类杆菌(12%),与其他土地利用类型。中常见的家庭Paenibacillaceae所有的土壤,而家庭杆菌(0.7%)只在草原网站观察。
(一)
(b)
土壤范围从4.9到6.0,明显高于在森林里比其他土地利用类型的网站,而土壤pH值氯化钾还在森林里更高的网站但低于整体(表1)。重量的土壤水分含量介于13%和16%之间并没有显著不同的网站中取样的时间。无3−- N浓度范围从7.8到34.2 mg·N·公斤−1肥沃的土壤,最低在网站和最高的黄色网站,而北半球4+- N浓度范围从13.0到16.3 mg·N·公斤−1土壤和土地利用类型之间无显著差异(图2)。无机N量显著不同的森林站点。此外,草地土壤主要包含NH4+- n,而西瓜和玉米网站主要包含了没有3−- n。没有显著差异在TN(图的土地利用类型3(一个)),但是在森林中网站TC显著高于其他土地利用类型(图3 (b))。
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(一)
(b)
土壤微生物群落结构的影响土地利用和农业管理实践。例如,Jangid et al。14]之前发现Acidobacteria和变形菌门在森林土壤丰富的农田土壤中比在美国,而相反的是适用于厚壁菌门。以往的经验显示,放线菌是最丰富的门(> 50%)非常贫瘠的草原土壤发生在南非的克鲁格国家公园(15),这是非常类似于我们的研究的结果(图S2)。相比之下,一些大规模调查一再确认Acidobacteria和变形菌门最主要的细菌类群在世界各地的土壤3,16- - - - - -18),这表明这种高丰富的放线菌可能是一个特定的撒哈拉以南非洲土壤的特征,尤其是在自然的网站。周et al。2)报道,放线菌是经常在森林土壤中观察到更高的丰度在非洲,特别是在土壤干旱胁迫下,表明干旱胁迫可能控制放线菌的丰度的因素之一,但还需要进一步的研究来证实这一消息。
在这项研究中,TC显著降低在培养网站(图3 (b)),这或许可以解释观察到的不同的土壤微生物群落结构在土地利用类型,因为它已经表明,有机C含量有强烈的对微生物群落结构的影响(19]。香农多样性指数的比较表明,基于土壤微生物类精耕细作下微生物多样性较高(玉米网站),然而,表明自然土壤的耕作并不一定降低土壤微生物的多样性。同样,哈特曼et al。20.)建议长期有机农业(低投入的农业系统)并没有导致土壤微生物的多样性高于传统农业和得出结论,生物适应有机耕种土壤的低营养环境导致大量土壤微生物群落的变化。因此,土壤微生物多样性的增加,耕地土壤在目前的研究中观察可能是由于化学肥料的养分输入的增加。然而,应该注意的是,每个土地利用类型的复制数量很小在目前的研究中,和很大的可变性在土地利用类型。因此,未来的研究应该调查的具体功能跨土地利用类型的土壤微生物群落的变化。
Gammaproteobacteria的相对丰度明显高于玉米的网站,由低pH值和较高的特征3−- n浓度。主要的家庭在这类着色菌科,Sinobacteraceae, Xanthomonadaceae,所有已报告只有被发现在农业土壤和不自然的草原和森林土壤21]。丰富的Gammaproteobacteria曾伴随着低pH值(3.8)22),没有3−- n在土壤23没有的),所以可能是一个指标3−-N-enriched土壤。
类杆菌(门壁厚菌门)有更高的相对丰度在森林里的网站。先前的研究已经表明,大量的芽孢杆菌比这更大的草地和耕地土壤在森林土壤,与壁厚菌门构成不超过5%的森林土壤微生物(24,25]。厚壁菌门的多数是需氧或兼性厌氧,他们也拥有Gram-positive-type内孢子细胞壁结构形式(26),所有这些都可以成为优势幸存的撒哈拉以南地区的旱季(15]。芽孢杆菌有几个生态系统功能,包括退化土壤有机质和N周期中扮演重要角色,如硝化,反硝化,N固定。在我们的研究中,森林网站TN和TC含量高于其他网站(图3),表明这类细菌可能与某些N cycle-related的维护流程。一些细菌,如枯草芽孢杆菌和b的仙人掌,他们的角色也被称为有益rhizobacteria促进植物生长或保护植物免受病原体27]。
列夫et al。28]之前发现Gammaproteobacteria在土壤的比例显著增加而增加N的输入,这或许可以解释Gammaproteobacteria丰度的增加在玉米网站相比,森林网站在本研究化肥已应用于前者。Gammaproteobacteria的增加在这些网站也可以解释为C循环动力学的差异。克利夫兰等。29日)报道,溶解有机质的输入驱动高土壤细菌群落土壤呼吸,尤其是Gammaproteobacteria类的成员。因此,玉米土壤C水平较低的网站可能是由于土壤呼吸速率的增加与栽培,虽然会减少当土壤C的可用性是完全枯竭。
4所示。结论
这项研究调查了影响土地利用变化的森林草原土地和草原耕地土壤细菌社区semideveloped农场在赞比亚。我们发现在玉米站点土壤细菌多样性高于自然的网站。此外,细菌类杆菌的相对丰度较高的森林站点,虽然这类Gammaproteobacteria较高的精耕细作玉米与其他土地利用类型的网站。这些发现表明,这些类在土壤生态系统的变化可能是敏感和响应的氮等营养物质。土壤退化的培养变得严重的撒哈拉以南非洲,但很少有报道到目前为止在该地区土壤微生物群落。因此,需要进一步的基础研究,以更好地理解这些土壤微生物群落,以及他们如何不同土地利用类型。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
这项工作是财务支持的全球领导力培训项目在非洲从联合国大学(GLTP)。作者要感谢Enago英语复习(http://www.enago.jp)。
补充材料
图S1:每个采样点的位置的全球定位系统(GPS) (eTrex 20;GARMIN公司,美国使用谷歌地球(版本)列示。7.1.8.3036。,Google Inc., USA). The sampling sites were categorised into four land use types: “native forest (f),” “grassland (g),” “watermelon farm (w),” and “maize farm (m).” The numbers indicate different sampling sites. Brief descriptions of each sampling site are provided in Table S1. Figure S2: relative abundance of bacterial classes in the soil sampled from each site based on 16S rRNA gene sequencing. The letters indicate the land use types (f = forest, g = grassland, w = watermelon farm, and m = maize farm), and the numbers alongside the letters represent the replicates for each land use type. Classes with an abundance of <2% were grouped as “others.” Table S1: descriptions of each site based on interviews with the local farmer and a field survey. See Figure S1 for a map of the sampling points.(补充材料)
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