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大气CO2浓度升高对大豆根际微生物代谢功能的影响

高志颖 李彦生 于镇华 金剑 王光华 刘晓冰

高志颖, 李彦生, 于镇华, 金剑, 王光华, 刘晓冰. 大气CO2浓度升高对大豆根际微生物代谢功能的影响[J]. 中国生态农业学报 (中英文), 2022, 30(9): 1417−1424 doi: 10.12357/cjea.20220018
引用本文: 高志颖, 李彦生, 于镇华, 金剑, 王光华, 刘晓冰. 大气CO2浓度升高对大豆根际微生物代谢功能的影响[J]. 中国生态农业学报 (中英文), 2022, 30(9): 1417−1424 doi: 10.12357/cjea.20220018
GAO Z Y, LI Y S, YU Z H, JIN J, WANG G H, LIU X B. Effect of elevated atmospheric CO2 concentration on the metabolic function of microbe in rhizosphere of different soybean cultivars[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2022, 30(9): 1417−1424 doi: 10.12357/cjea.20220018
Citation: GAO Z Y, LI Y S, YU Z H, JIN J, WANG G H, LIU X B. Effect of elevated atmospheric CO2 concentration on the metabolic function of microbe in rhizosphere of different soybean cultivars[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2022, 30(9): 1417−1424 doi: 10.12357/cjea.20220018

大气CO2浓度升高对大豆根际微生物代谢功能的影响

doi: 10.12357/cjea.20220018
基金项目: 国家自然科学基金项目(42177435)和中国科学院青年创新促进会项目(2019233)资助
详细信息
    作者简介:

    高志颖, 主要从事微生物生态学研究。E-mail: gwenne0@163.com

    通讯作者:

    于镇华, 主要从事土壤微生物生态研究, E-mail: yuzhenhua@iga.ac.cn

    刘晓冰, 主要从事作物生理生态学研究, E-mail: liuxb@iga.ac.cn

  • 中图分类号: S565.1

Effect of elevated atmospheric CO2 concentration on the metabolic function of microbe in rhizosphere of different soybean cultivars

Funds: The study was supported by the National Natural Science Foundation of China (42177435) and the Young Innovation Promotion Council of the Chinese Academy of Sciences (2019233).
More Information
  • 摘要: 作为全球气候变化主要因子, 大气CO2浓度升高以植物为媒介间接影响土壤微生物代谢功能, 进而影响由土壤微生物参与的土壤养分循环过程和土壤碳库的平衡。本研究以不同年代培育的大豆品种: ‘小黄金’(XH)、‘牡丰5号’(MF)、‘绥农14号’ (SN)和‘东生1号’ (DS)为试验材料, 采用开顶式气室(OTC)模拟21世纪中叶大气CO2浓度(550 mol∙L−1)升高条件(EC), 并以正常大气CO2浓度为对照(CK), 通过BIOLOG方法, 解析了大气CO2浓度升高条件下大豆根际土壤微生物对不同碳源利用的特征。结果表明, 不同大豆品种根际土壤微生物群落碳源代谢特征不同, 单孔平均颜色变化率(AWCD)总体趋势表现为MF>SN>DS>XH。微生物功能多样性指数和主成分分析结果显示, 大气CO2浓度升高对不同大豆品种根际微生物碳源代谢特征的影响不一致, 其中XH、MF和DS的根际微生物功能受大气CO2浓度升高影响不显著, 而SN的根际微生物功能受大气CO2浓度升高影响显著; 主成分贡献率结果表明, SN的EC碳源变化与主成分1中正相关的碳源种类相关性较强, 而CK的碳源变化与主成分1中负相关的碳源种类相关性较强, 其中L-精氨酸和2-羟基苯甲酸为不利于植物生长的碳源类型, 未来大气CO2浓度升高是否会增加有害/有益根系分泌物的释放有待通过田间原位试验进一步佐证。综上, 未来大气CO2浓度升高对大豆根际微生物碳源代谢功能的影响与大豆品种有关, 同时, 大豆品种和大气CO2升高及其交互作用显著影响部分碳源的代谢。
  • 图  1  正常CO2浓度(a)和CO2浓度升高(b)条件下不同大豆品种根际微生物在BIOLOG-ECO板上的平均颜色变化率(AWCD)

    图例中各缩写代表不同大豆品种: DS, 东生1号; MF, 牡丰5号; SN, 绥农14号; XH, 小黄金。DS, MF, SN and XH stand for soybean cultivars of ‘Dongsheng 1’ ‘Mufeng 5’ ‘Suinong 14’ and ‘Xiaohuangjin’, respectively.

    Figure  1.  AWCD of microbe in rhizosphere of different soybean cultivars under ambient CO2 (a) and elevated CO2 (b) concentrations

    图  2  不同大豆品种根际土壤微生物在大气CO2浓度升高(EC)及不升高(CK)处理下的微生物多样性指数

    “ns”表示两处理间无显著差异, “**”表示两处理间差异显著。各缩写代表不同大豆品种: DS, 东生1号; MF, 牡丰5号; SN, 绥农14号; XH, 小黄金。“ns” means no significant difference between two treatments, while “**” means significant differences between two treatments. DS, MF, SN and XH stand for soybean cutivars of ‘Dongsheng 1’ ‘Mufeng 5’ ‘Suinong 14’ and ‘Xiaohuangjin’, respectively.

    Figure  2.  Diversity indexes of microbe in rhizosphere of different soybean cultivars under elevated CO2 (EC) and ambient CO2 (CK) concentrations

    图  3  不同大豆品种根际微生物功能多样性在大气CO2浓度升高(EC)及不升高(CK)处理下的主成分分析

    各缩写代表不同大豆品种: DS, 东生1号; MF, 牡丰5号; SN, 绥农14号; XH, 小黄金。H2等表示碳源。DS, MF, SN and XH stand for soybean cultivars of ‘Dongsheng 1’ ‘Mufeng 5’ ‘Suinong 14’ and ‘Xiaohuangjin’, respectively. H2, etc. stand for carbon sources.

    Figure  3.  Principal component analysis of microbe in rhizosphere of different soybean cultivars under elevated CO2 EC) and ambient CO2 (CK) concentrations

    表  1  31种碳源在大气CO2浓度升高(EC)及不升高(CK)处理下在第1、2和3主成分上的载荷值

    Table  1.   Carbon substrates loaded on the principal components in analysis of BIOLOG ECO micro-plate data under elevated (EC) and ambient CO2 (CK) conditions

    碳源化学类别 Carbon substrate碳源 Carbon substratePC1PC2PC3
    胺类 Amines/amides腐胺 Putrescine−0.491−0.4480.287
    苯乙胺 Phenylethylamine−0.5120.1530.108
    氨基酸类 Amino acids甘氨酰-L-谷氨酸 Glycyl-L Glutamic Acid−0.5440.038−0.140
    L-精氨酸 L-Arginine−0.551−0.4660.129
    L-天门冬酰胺 L-Asparagine−0.595−0.1090.241
    L-苯丙氨酸 L-Phenylalanine−0.5190.355−0.026
    L-丝氨酸 L-Serine−0.713−0.3760.033
    L-苏氨酸 L-Threonine−0.5870.072−0.467
    糖类 Carbohydratesα-D-乳糖 α-D-Lactose0.1700.5950.224
    β-甲基-D-葡萄糖苷 β-Methyl-D Glucoside−0.7320.343−0.117
    D-纤维二糖 D-Cellobiose−0.6970.004−0.332
    D-甘露醇 D-Mannitol−0.8350.173−0.05
    D-木糖/戊醛糖 D-Xylose−0.1100.6830.078
    i-赤藓糖醇 i-Erythritol−0.6060.1070.208
    N-乙酰-D葡萄糖氨 N-Acetyl-D Glucosamine−0.6960.413−0.270
    羧酸类 Carboxylic acidsγ-羟丁酸 γ-Hydroxybutyric Acid−0.519−0.0530.170
    α-丁酮酸 α-Ketobutyric Acid0.251−0.0100.002
    4-羟基苯甲酸 4-Hydroxy Benzoic Acid−0.3900.4160.669
    2-羟基苯甲酸 2-Hydroxy Benzoic Acid−0.066−0.109−0.186
    D-半乳糖酸γ-内酯 D-Galactonic Acid γ-Lactone−0.537−0.413−0.420
    D-半乳糖醛酸 D-Galacturonic Acid−0.756−0.005−0.226
    D-葡糖胺酸 D-Glucosaminic Acid−0.570−0.0130.226
    D-苹果酸 D-Malic Acid−0.198−0.2420.177
    衣康酸 Itaconic Acid−0.146−0.1740.542
    聚合物 Polymersα-环式糊精 α-Cyclodextrin−0.2890.5500.092
    肝糖 Glycogen−0.4090.264−0.209
    吐温40 Tween 40−0.500−0.3680.312
    吐温80 Tween 80−0.7410.1120.267
    其他类 MiscellaneousD,L-α-磷酸甘油 D,L-α-Glycerol Phosphate−0.764−0.374−0.156
    1-磷酸葡萄糖 Glucose-1-Phosphate−0.6820.285−0.132
    丙酮酸甲酯 Pyruvic Acid Methyl Ester−0.597−0.2310.183
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    表  2  大气CO2浓度、品种及两者的交互作用对大豆根际土壤微生物不同碳源利用影响的显著性分析

    Table  2.   Significance analysis of effects of atmospheric CO2 concentration, soybean cultivars and their interaction on the utilization of different carbon sources of microbe in rhizosphere of soybean

    胺类 Amines/amides氨基酸类 Amino acids糖类 Carbohydrates
    H4 G4 F4 A4 B4 C4 D4 E4 H1 A2 G1 D2 B2 C2 E2
    CO2 (C) 0.923 0.909 0.801 0.157 0.893 0.264 0.032* 0.744 0.538 0.031* 0.235 0.864 0.318 0.331 0.53
    品种
    Cultivar (V)
    0.082 0.058 0.043* 0** 0.068 0.916 0.010* 0.172 0.790 0.129 0.110 0.104 0.646 0.050 0.062
    C×V 0.023* 0.134 0.146 0.026* 0.010* 0.748 0.012* 0.283 0.365 0.538 0.130 0.602 0.369 0.492 0.540
    羧酸类 Carboxylic acids 聚合物 Polymers 其他类 Miscellaneous
    E3 G3 D3 C3 A3 B3 F2 H3 F3 E1 F1 C1 D1 H2 G2 B1
    CO2 (C) 0.062 0.197 0.208 0.117 0.006** 0.522 0.677 0.783 0.047* 0.506 0.579 0.424 0.678 0.362 0.403 0.406
    品种
    Cultivar (V)
    0.628 0.070 0.177 0.688 0.121 0.034* 0.014* 0.702 0.143 0.277 0.304 0.080 0** 0.120 0.011* 0.029*
    C×V 0.020* 0.176 0.388 0.688 0.527 0.235 0.013* 0.075 0.022* 0.689 0.907 0.042* 0.086 0.082 0.539 0.462
       **和*分别表示在P<0.01和P<0.05水平影响显著。H4: 腐胺; G4: 苯乙胺; F4: 甘氨酰-L-谷氨酸; A4: L-精氨酸; B4: L-天门冬酰胺; C4: L-苯丙氨酸; D4: L-丝氨酸; E4: L-苏氨酸; H1: α-D-乳糖; A2: β-甲基-D-葡萄糖苷; G1: D-纤维二糖; D2: D-甘露醇; B2: D-木糖/戊醛糖; C2: i-赤藓糖醇; E2: N-乙酰-D葡萄糖氨; E3: γ-羟丁酸; G3: α-丁酮酸; D3: 4-羟基苯甲酸; C3: 2-羟基苯甲酸; A3: D-半乳糖酸γ-内酯; B3: D-半乳糖醛酸; F2: D-葡糖胺酸; H3: D-苹果酸; F3: 衣康酸; E1: α-环式糊精; F1: 肝糖; C1: 吐温40; D1: 吐温80; H2: D,L-α-磷酸甘油; G2: 1-磷酸葡萄糖; B1: 丙酮酸甲酯。** and * indicate significant effects at P<0.01 and P<0.05 levels, respectively. H4: Putrescine; G4: Phenylethylamine; F4: Glycyl-L Glutamic Acid; A4: L-Arginine; B4: L-Asparagine; C4: L-Phenylalanine; D4: L-Serine; E4: L-Threonine; H1: α-D-Lactose; A2: β-Methyl-D Glucoside; G1: D-Cellobiose; D2: D-Mannitol; B2: D-Xylose; C2: i-Erythritol; E2: N-Acetyl-D Glucosamine; E3: γ-Gydroxybutyric Acid; G3: α-Ketobutyric Acid; D3: 4-Hydroxy Benzoic Acid; C3: 2-Hydroxy Benzoic Acid; A3: D-Galactonic Acid γ-Lactone; B3: D-Galacturonic Acid; F2: D-Glucosaminic Acid; H3: D-Malic Acid; F3: Itaconic Acid; E1: α-Cyclodextrin; F1: Glycogen; C1: Tween 40; D1: Tween 80; H2: D, L-α-Glycerol Phosphate; G2: Glucose-1-Phosphate; B1: Pyruvic Acid Methyl Ester.
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  • [1] FIELD C B, BARROS V R, CHANGE I P C, et al (Eds.). IPCC, 2014: Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Part A: Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group Ⅱ to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[R]. Cambridge, Unite Kingdom: Cambridge University Press, 2014: 1439–1498
    [2] KUZYAKOV Y, HORWATH W R, DORODNIKOV M, et al. Review and synthesis of the effects of elevated atmospheric CO2 on soil processes: no changes in pools, but increased fluxes and accelerated cycles[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2019, 128: 66−78 doi: 10.1016/j.soilbio.2018.10.005