某石油污染场地地下水中降解菌群落结构研究

某废弃石化冶炼厂土壤及地下水污染十分严重。该研究通过钻孔取样的方法,采集了厂区内距地表约30 m深的石油污染地下水,分析了该样品的水质参数及主要石油污染物组成。同时提取水样中微生物总DNA,构建细菌16S rDNA克隆文库,并通过16S rDNA序列的系统发育分析,对样品中的降解菌群落结构进行了研究。结果表明,该地下水样品中的污染物主要为苯环类物质;水样中的降解菌则分属10个细菌类群。在这一生态系统中,α-变形杆菌纲(Alphaproteobacteria,44.2%)细菌占据主导地位,其中Altererythrobacter spp.在文库中的比例高达25.9%。据我们所知,这是首次发现Altererythrobacter属细菌存在于地下水环境中。β-变形杆菌纲(Betaproteobacteria,24.8%)和γ-变形杆菌纲(Gamaproteobacteria,20.9%)在系统中所占比例也均超过了20%,其中噬氢菌属(Hydrogenophaga)和溶杆菌属(Lysobacter)细菌所占比例分别达16.1%和15.3%。石油污染物的种类对降解菌群落结构组成有着重要的影响。     

旅游活动对岩溶洞穴地下水中细菌群落的影响:以重庆丰都两个洞穴为例

为了深入了解岩溶洞穴地下水中细菌群落结构特征以及评估旅游活动对细菌群落的影响,对重庆丰都雪玉洞(旅游洞穴)和水鸣洞(未开发洞穴)洞穴地下河水进行了采样,利用16S rDNA高通量测序技术对地下水样品中的细菌进行了定性和定量分析.结果表明,两个洞穴地下水中细菌群落以变形菌门(Proteobacteria)和拟杆菌门(Bacteroidetes)为主,但细菌群落组成存在差异.雪玉洞地下河上游和下游的变形菌门分别占总群落的62%和64%,拟杆菌门分别占11%和16%;水鸣洞地下水中细菌优势群落除变形菌门(38%)和拟杆菌门(19%)外,绿菌门(Chlorobi)占24%,两个洞穴地下水中变形菌门的纲分类均为γ-变形菌纲.γ-变形菌纲(γ-Proteobacterium)和拟杆菌为两个洞穴地下水的优势种类但其主要细菌存在差异:雪玉洞主要细菌是不动杆菌属(Acinetobacter)、假单胞菌属(Pseudomonas)和黄杆菌科(Flavobacteriaceae),属于致病菌;水鸣洞主要细菌是未培养的甲基球菌科(Methylococcaceae-uncultured)、甲基单胞菌属(Methylomonas)以及甲基杆菌属(Methylobacter),属于甲烷氧化细菌.多样性指数分析结果显示:受旅游活动的强烈影响,雪玉洞群落多样性明显高于水鸣洞并且存在更多的致病菌群落,地下水细菌群落与环境因子多元直接梯度分析(RDA)证明群落分布规律受游客数量与洞穴空气CO_2影响且呈正相关,两种环境因子的Spearman相关性分析进一步表明游客数量对地下水细菌群落结构的影响更明显并导致大量原生细菌消失.     

基于16S rRNA测序技术的青藏高原河流细菌群落多样性

近年来由于气候变化和人类活动等影响,我国青藏高原生态系统面临退化风险.微生物作为河流生态系统的重要组成部分,能够反映流域的总体变化,是生态系统健康程度的指示器.为调查青藏高原河流生态系统的细菌群落多样性和组成特点,于2021年7月在青藏高原地区的黄河、长江、澜沧江、怒江、雅鲁藏布江和柴达木盆地流域进行大范围水样采集,共收集样品65个,并基于16S rRNA技术对样品中细菌进行测序分析.结果表明,共检测出的细菌群落涵盖65门1 311属,各流域α多样性指数较高,说明青藏高原河流细菌的丰富度和多样性均处于较高水平.其中,表征物种丰富度的Chao指数和OTU richness指数均与SRP/TP的值有极显著负相关关系.门水平优势类群主要有变形菌门(Proteobacteria)、拟杆菌门(Bacteroidota)、放线菌门(Actinobacteriota)和蓝细菌门(Cyanobacteria);纲水平优势类群主要有γ-变形菌纲、拟杆菌纲和α-变形菌纲;属水平优势群主要有Flavobacterium和Limnohabitans.通过主坐标分析(PCoA)和置换多因素方差分析(Adonis...     

不同时期条纹环沟藻可培养藻际细菌研究

通过梯度稀释法分离出条纹环沟藻5个生长时期的可培养藻际细菌,利用基于单菌落16S rDNA V3区序列测定对细菌进行了分子分类鉴定,与GenBank上的相似菌株序列构建了邻接系统发育树并计算遗传距离,同时对不同时期的细菌进行了定量分析.结果表明,在分离培养出的32株细菌中,有12株不同种属细菌.12株细菌分属于a-变形菌纲(Alphaproteobacteria)、g-变形菌纲(Gammaproteobacteria)、拟杆菌门(Bacteroidetes)和放线菌门(Actinobacteria)4大细菌类群,在种类和数量上均以α-变形菌纲为主,其次为g-变形菌纲和拟杆菌门.每个生长时期可培养藻际细菌的种类数为5~8种,其中稳定生长期细菌种类数较为丰富,而在迟滞期和衰亡后期细菌种类较少.从各时期的细菌总数来看,对数生长期细菌数量最低,仅为2.83×106CFU/mL;在衰亡前期细菌数量最高,达到1.72×109CFU/mL;衰亡后期虽然细菌数量有所降低,但仍达到1.37×108CFU/mL.聚类分析和多维尺度分析结果显示,衰亡前期细菌群落结构与其它时期差异较大,而藻细胞快速生长阶段的对数生长期和稳定生长期菌落结构相近.衰亡前期特异性菌株鲍氏不动杆菌(Acinetobacter baumannii)的大量出现,可能与藻类迅速进入衰亡阶段有关;而各个时期均出现的一株麦氏交替单胞菌(Alteromonas macleodii)可能对条纹环沟藻的种群竞争起作用.在条纹环沟藻不同生长时期藻际细菌的种类与数量有所差异,藻际细菌的群落结构可能对条纹环沟藻的生长、种群竞争以及赤潮的生消具有重要作用.     

玉门油田污染荒漠土壤石油降解菌多样性

为探索石油污染荒漠土壤石油降解微生物多样性、筛选高效石油降解菌,采用涂布平板法从石油污染荒漠土壤分离具有石油降解能力细菌,采用细菌形态观察和16S rRNA基因序列分析其多样性,并设计特异性引物,对分离细菌降解相关基因进行检测.结果表明,分离的37株细菌分别属于放线菌纲(Actinobacteria)、γ变形菌纲(Gammaproteobacteria)、β变形菌纲(Betaproteobacteria)、芽孢杆菌纲(Bacilli)和α变形菌纲(Alphaproteobacteria),分别占35.14%、32.43%、13.51%、13.51%、5.41%,归属于21个属的34个种类.优势菌属为假单胞菌属(Pseudomonas)、红球菌属(Rhodococcus)、微球菌属(Micrococcus)、寡养单胞菌属(Stenotrophomonas)、无色杆菌属(Achromobacter)和葡萄球菌属(Staphylococcus),占总数的51.35%,其中有36株细菌能以石油为唯一碳源稳定生长,对原油有明显的降解能力.在石油质量浓度为1 500 mg/L的基础培养基中,菌株YM43在培养7 d后对石油的降解率达55.47%,另有8株细菌的降解率不低于30.55%,11株细菌的降解率介于10.05%~28.37%,18株细菌的降解率不高于8.05%. PCR检测表明,有25株细菌含有烷烃单加氧酶基因,6株含芳烃双加氧酶基因,6株含联苯双加氧酶基因,4株含萘双加氧酶基因,3株含甲苯双加氧酶基因,2株含邻苯二酚双加氧酶基因.研究显示,石油污染荒漠土壤中可培养细菌具有高度多样性,分离的菌株有较强的石油降解能力,其降解功能与所存在的降解基因有关.      

人工湿地污水处理系统春季空气微生物群落结构分析?

通过构建16S/18S rDNA基因文库,分析自由表面流人工湿地污水处理系统春季空气细菌和空气真菌群落结构特征.结果表明,空气细菌分布在变形菌门(Proteobacteria)、放线菌门(Actinobacteria)、浮霉菌门(Planctomycetes)、蓝藻门(Cyanophyta)、绿弯菌门(Chloroflexi)、拟杆菌门(Bacteroidetes)和厚壁菌门(Firmicutes),主要为β-变形菌纲(71.04%)、γ-变形菌纲(12.03%)、α-变形菌纲(3.83%)、蓝藻纲(4.38%)、芽孢杆菌纲(3.28%)和鞘脂杆菌纲(2.19%),优势菌属是马赛菌属(Massilia 66.66%)、假单胞菌属(Pseudomonas 4.37%)、蓝丝细菌属(Cyanothece 3.83%)和沙雷氏菌属(Serratia 3.28%).空气真菌主要类群为座囊菌纲(Dothideomycetes 61.18%),其次是接合菌纲(Zygomycetes 16.47%)、盘菌纲(Discomycetes 14.12%),优势菌属是核腔菌属(Pyrenophora 48.31%)、被孢霉属(Mortierella 15.7%)、缘刺盘菌属(Cheilymenia 12.4%)、Boothiomyces (4.5%).人工湿地空气微生物中未检测出大肠杆菌(Escherichia coli)、沙门氏菌(Salmonella spp.)和产气荚膜梭菌(Clostridium perfringens),但存在粘质沙雷氏菌(S. marcescens)、恶臭假单胞菌(P. putida)、表皮葡萄球菌(Staphylococcus epidermidis)等致病菌或条件致病菌.     

高分子量多环芳烃降解菌LD29的筛选及降解特性研究

采用硅油-水双液相富集体系,以蒽为富集碳源,从原油污染土壤富集分离多环芳烃降解菌,分离出1株能降解菲、蒽、荧蒽、芘、苯并[a]芘的细菌,经形态特征、生理生化和16S rDNA鉴定为矢野口鞘氨醇菌(Sphingobium yanoikuyae),编号为LD29.采用高效液相色谱(HPLC)对LD29在无机盐培养基中对PA...     

石油污染对土壤微生物群落影响及石油降解菌的筛选鉴定

为研究石油污染对土壤中细菌群落结构及土壤理化性质的影响,分离筛选石油降解菌,从陕北宝塔、吴起、靖边和延长4个县区采集石油污染土壤和未受石油污染土壤,测量土壤中石油、有机质、硝态氮、铵态氮、速效磷、速效钾的含量以及pH;采用高通量测序技术对2种土壤中细菌群落结构进行比较分析;并以石油为唯一碳源,从石油污染土壤中筛选高效石油降解菌,并对所筛选的高效石油降解菌进行16S rDNA鉴定。陕北4个县区石油污染土壤中铵态氮、硝态氮、速效磷和速效钾含量分别降低了0.57,6.63,4.34,8.91 mg/kg,有机质含量增加了2~21倍。石油污染土壤中细菌群落的丰富度和多样性均降低,其中变形菌门(Proteobacteria)和绿弯菌门(Chloroflexi)为主要菌门,分枝杆菌属(Mycobacterium)为丰度最高菌属。以石油为唯一碳源,分离得到8株石油降解菌,其中菌株OS33和菌株OS62-1在5 d内的石油降解率分别为80.51%和81.60%,经鉴定OS33为迪茨氏菌(Dietzia sp.),OS62-1为红球菌(Rhodococcus sp.)。石油污染发生后,土壤中细菌群落的丰富度和多样性降低,筛选的8株石油降解菌中OS62-1石油降解率最高,研究结果进一步丰富了陕北地区石油降解菌菌种资源库。     

菲反硝化降解菌群的富集及其群落结构解析

从潜在多环芳烃(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons,PAHs)污染的油田区域采集土壤样品,以菲为唯一碳源且添加硝酸根的培养基来富集土壤中的菲反硝化降解菌群.随后,通过定量PCR(Polymerase Chain Reaction)测定了获取的富集菌群中反硝化相关功能基因(硝酸还原酶基因nar G、亚硝酸还原酶基因nir S)的丰度,并通过Illumina Mi Seq测序对其中的细菌群落结构进行解析.结果表明,获取到的3个菌群(PDN-1、PDN-2和PDN-3)12 d内对菲的降解率分别为45.18%、34.04%和25.92%.各富集培养菌群中nar G的丰度均高于nir S,且菲降解率最高的PDN-1中的反硝化相关基因丰度较低.Illumina Mi Seq测序结果表明,菲降解率最高的富集菌群PDN-1同时也具有较高的细菌多样性指数,变形菌门(Proteobacteria)、疣微菌门(Verrucomicrobia)和拟杆菌门(Bacteroidetes)是各富集菌群中的优势菌门,且Proteobacteria在3个富集菌群PDN-1(97.78%)、PDN-2(96.57%)、PDN-3(93.90%)中的比例均最高.变形菌门的Pseudomonas(γ-Proteobacteria)和Methylophilus(β-Proteobacteria)则是各富集菌群中最大的优势菌属,前者为公认的PAHs降解菌,而后者则为能够利用还原型"一碳化合物"的特殊菌属.细菌多样性与菲的降解率呈正相关,表明菲的反硝化降解可能是多种细菌参与的共同结果.上述结果可为揭示典型PAHs反硝化降解的微生物机制提供理论依据,同时为深入研究反硝化与菲代谢的偶联机理打下基础.     

克隆文库方法分析厌氧氨氧化反应器中细菌群落结构

为了认识低基质浓度污水厌氧氨氧化(ANAMMOX)脱氮过程的生物学机制,为ANAMMOX脱氮工艺的优化提供理论依据,通过构建细菌16S rDNA(约1 500 bp)克隆文库和浮霉菌特有16S rDNA(约830 bp)克隆文库对ANAMMOX脱氮反应器中活性污泥的细菌群落结构进行分析。从细菌16S rDNA克隆文库中随机挑选到160个克隆子,共31个分类单元(OTU),与GenBank数据库比对结果表明,厌氧颗粒污泥中的细菌群落具有丰富的多样性,包括:变形菌门(Proteobacteria)、拟杆菌门(Bacteroidete)、硝化螺旋菌门(Nitrospira)、酸杆菌门(Acidobacteria)、绿弯菌门(Chloroflexi)、Candidate division OP10、浮霉菌门(Planctomycetes)和未知菌,其中,变形菌门和拟杆菌门为优势菌群,分别占41.9%和34.2%。在浮霉菌特有16S rDNA克隆文库的40个克隆子中,34个克隆子属于CandidatusKuenenia属的厌氧氨氧化细菌,它们是ANAMMOX脱氮过程的主要功能菌。     

焦化厂多环芳烃污染土壤的强化微生物修复研究

从北京焦化厂采集了多个多环芳烃(PAHs)污染土壤样品,目的是从中分离出PAHs降解菌并确定其适宜的生存条件,进行富集培养后,应用于焦化厂污染土壤的强化微生物修复.分别以美国EPA优先控制的16种PAHs中的一种为唯一碳源,采用平板划线法对降解菌进行分离并通过基因分析方法确定其种属,共获得7种PAHs降解菌,这些菌混合在一起,在适当的浓度条件下,可对16种2～6环的PAHs进行降解.在液体培养基中16种PAHs总浓度(ΣPAH16)为17μg/mL时,单一菌即可生长良好且具有降解活性,但当ΣPAH16为166μg/mL时,不论是单一菌还是混合菌(7种PAHs降解菌),其生长和活性均受到抑制.针对北京焦化厂污染土壤,设计了5组处理,即对照(C)、添加营养物(N)、添加营养物和降解菌(N+B)、添加营养物和表面活性剂(N+S)、以及添加营养物、降解菌和表面活性剂(N+B+S).经过5周的实验,与C组相比,N+B组16种PAHs的去除率平均提高了32%,N+B+S组16种PAHs的去除率平均提高了46%(其中10种4～6环PAHs的去除率平均提高了52%).添加PAHs降解菌和表面活性剂可明显增强土壤中PAHs的降...     

厦门杏林湾水系表层沉积物中PAHs分析与风险评估

利用ASE-GC-MS(加速溶剂萃取与气相色谱质谱仪联用)方法分析了USEPA(美国环保署)16种优控PAHs在厦门城郊杏林湾水系的19个表层沉积物样点中的含量,并对其组成、来源和风险进行了探讨.结果表明,杏林湾水系表层沉积物中PAHs含量介于413.00~2 748.81 ng·g-1,均值为949.56 ng·g-1;在检测出的13种PAHs中,强致癌性的Bk F和Bghi P检出率高达73.68%,均值分别为69.15 ng·g-1和49.86 ng·g-1;PAHs以2~4环为主,其中2+3环比例均值为61.03%,4环比例均值为23.53%;5和6环均值为15.82%.在所采集的沉积物样品中,中度污染占调查样品数的68.42%,高度污染的占31.58%.利用Ant/(Ant+Phe)和Fla/(Fla+Pyr)比值法和主成分分析方法对杏林湾流域中PAHs其来源进行分析,以及平均沉积物质量基准商(m SQG-Q)法进行生态风险评估,结果表明其PAHs的主要来源为石油源以及石油燃烧源;SQG-Q小于0.50;综合含量、组成特征以及沉积物质量基准商等评价表明,研究区域内靠近杏林工业区一侧的2、3、5和9号采样区以及13号港头采样区表层沉积物中PAHs具有较高的生态安全风险;值得进一步关注.     

南水北调中线源头淹没区土壤中多环芳烃的赋存分布特征

研究了南水北调中线源头淹没区农田土壤中多环芳烃(PAHs)的分布特征与来源.采集了丹江口水库淅川淹没区(高程170 m以下)8个乡镇的18个农田土壤.以索氏提取法对样品处理后,采用GC/MS对土壤中美国EPA优先控制的16种PAHs进行了检测分析.结果表明,淹没区农田土壤中共有10种PAHs组分检测出,总残留量范围为5.29~173.11 ng·g^-1,平均值为41.89 ng·g^-1,具有致癌作用的组分苯并 蒽(Baa)、 (Chr)和苯并(b)荧蒽(Bbf)含量约占PAHs总残留量的2.4%.个别采样点的PAHs残留量高于荷兰政府规定的无污染土壤的PAHs值(干重:20~50 ng·g^-1),表明淹没区部分农田土壤已受到轻微的PAHs污染.通过使用PAHs环数相对丰度法和Phe/Ant、Fla/Pyr、Ant/(Ant+Phe)和Fla/(Fla+Pyr)等分子标志物指示法来解析PAHs来源,结果显示,淅川淹没区土壤中PAHs的来源主要是煤等化石燃料和草木等植物性燃料的燃烧,少量来源于汽车尾气的排放以及石油产品的泄漏.淹没区农田土壤中PAHs污染存在一定的生态风险,值得进一步关注.     

典型油田多环芳烃污染对土壤反硝化微生物群落结构的影响

油田区土壤具有潜在的PAHs(polycyclic aromatic hydrocarbons)污染风险,而以硝酸根为电子受体的反硝化作用可能在PAHs的厌氧代谢中起到重要作用.以具有50多年历史的江汉油田区域为对象,从该油田的油井口附近采集了9个土壤样品,编号为JH-1~JH-9,以反硝化相关的nir K(Cu-亚硝酸还原酶基因)和nirS(细胞色素cd1-亚硝酸还原酶基因)为分子标识,通过定量PCR及克隆文库结合T-RFLP(terminal-restriction fragment length polymorphism)的方法,研究典型油田区土壤反硝化微生物的群落结构,并探讨其与土壤环境因子之间的关系.结果表明,该油田区土壤中nirK基因的丰度高于nirS基因,PAHs含量最高的土壤样品(JH-4)中反硝化功能基因nir K和nir S的丰度均最低,相关性分析表明,土壤nir K及nirS基因的丰度均与土壤PAHs含量呈显著负相关(nirK:R2=0.54,P0.05;nirS:R~2=0.58,P0.05).克隆文库及T-RFLP的结果则表明,该油田土壤中nirK基因的群落组成在不同样品间的变异较大,且PAHs含量最高的JH-4中该基因的群落组成与其它各样品有明显的不同,RDA(redundancy analysis)的分析结果进一步表明除有效氮、有效磷外,土壤PAHs含量也是影响nirK型反硝化微生物群落组成的重要因子.相较于nirK,该油田区土壤中nirS基因的群落组成在不同样品间的差异较小,但发现nirS型假单胞菌的丰度与土壤PAHs含量呈正相关,表明具备较强有机污染物降解能力的假单胞菌属可能在该区域土壤PAHs的反硝化代谢中起到重要作用.     

生物表面活性剂-微生物强化紫花苜蓿修复多环芳烃污染土壤

在温室盆栽条件下,通过单独或联合添加生物表面活性剂鼠李糖脂(RH)和接种多环芳烃专性降解菌(DB),研究了利用生物表面活性剂-微生物强化紫花苜蓿(Medicago sativa L.)修复多环芳烃(PAHs)长期污染土壤的效果.结果表明,添加鼠李糖脂和接种PAHs专性降解菌能促进紫花苜蓿的生长和土壤中PAHs的降解.培养90d后,RH、DB处理的PAHs的降解率分别为30.0%和49.6%,均高于对照处理(CK)(21.7%).RH+DB处理PAHs的降解率最高达53.9%,说明鼠李糖脂和PAHs专性降解菌协同作用显著.另外,随着PAHs苯环数的增加,其平均降解率逐渐降低,但是接种PAHs专性降解菌能够提高4环和5环PAHs的降解率.同时也发现土壤中脱氢酶活性和PAHs降解菌数量越高的处理,土壤PAHs的降解率也越高.所以添加鼠李糖脂和接种PAHs专性降解菌能够有效促进土壤多环芳烃降解.     

沉积物中多环芳烃对反硝化功能基因垂直分布的影响

研究了沉积物中PAHs对特定反硝化功能基因垂直分布的影响,以建立反硝化条件下PAHs和各阶段反硝化反应之间的关系.2011年3月,对珠江广州河段珠江大桥、黄沙码头和二沙岛三处具有代表性的区域沉积物进行采集,对沉积物PAHs污染和特定反硝化功能基因(narG、nirS、nosZ和nrfA)的垂直分布特征进行了研究,并通过多变量技术建立了反硝化条件下PAHs和特定反硝化功能基因之间的关系.典范对应分析(CCA)表明,硝酸盐异化还原反应和高环PAHs之间联系密切.PAHs对nosZ编码基因影响最为明显,即对反硝化作用氧化亚氮还原阶段抑制作用最强.除氧化亚氮还原阶段外,其他各阶段反硝化细菌普遍体现出对高环PAHs的适应性,特别是含有异化亚硝酸盐还原酶编码基因(nrfA)的微生物可能具有潜在的高环PAHs厌氧降解能力.亚硝态氮还原酶编码基因(nirS)表现出特异性,需要进一步深入研究.     

Molecular characterization of methanogenic microbial communities for degrading various types of polycyclic aromatic hydrocarbon

Knowledge on methanogenic microbial communities associated with the degradation of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) is crucial to developing strategies for PAHs bioremediation. In this study, the linkage between the type of PAHs and microbial community structure was fully investigated through 16S rRNA gene sequencing on four PAH-degrading cultures. Putative degradation products were also detected. Our results indicated that naphthalene (Nap)/2-methylnaphthalene (2-Nap), phenanthrene (Phe) and anthracene (Ant) sculpted different microbial communities. Among them, Nap and 2-Nap selected for similar degrading bacteria (i.e., Alicycliphilus and Thauera) and methanogens (Methanomethylovorans and Methanobacterium). Nap and 2-Nap were probably activated via carboxylation, producing 2-naphthoic acid. In contrast, Phe and Ant shaped different bacterial and archaeal communities, with Arcobacter and Acinetobacter being Phe-degraders and Thiobacillus Ant-degrader. Methanogenic archaea Methanobacterium and Methanomethylovorans predominated Phe-degrading and Ant-degrading culture, respectively. These findings can improve our understanding of natural PAHs attenuation and provide some guidance for PAHs bioremediation in methanogenic environment.     

南海高效石油降解菌的筛选及降解特性研究

以南海10个采样点采集到的样品为研究材料,以石油降解率为筛选依据,初筛获得52株石油降解菌,从中进一步筛选出6株对石油烃有降解能力的细菌,通过16S rRNA序列分析对筛选得到的6株菌进行初步鉴定,并使用GC-MS内标法测定降解产物,对降解菌的降解特性进行进一步研究.结果表明,采用重量法筛选出来的6株细菌对石油的降解率为20%～55%.与Genbank中的16S rRNA基因序列BLAST对比结果显示,所筛选出的6株菌株中,3株菌株属于芽孢杆菌属(Bacillus),2株菌株属于假交替单胞菌属(Pseudoalteromonas),1株属于交替单胞菌属(Alteromonas).降解特性分析表明,所筛选6株菌的烷烃降解率均在40%以上,多环芳烃降解率均在70%以上,其中,菌株B08500m-3对石油中总烷烃和总芳香烃的降解效果较好,降解率分别为75%和87%.     

珠江三角洲表层水中多环芳烃的季节分布、来源和原位分配

分别于2011年4月(春季)和2011年9月(夏季)采集珠江广州河段及东江东莞河段表层水体样品,对该区域表层水体中优控多环芳烃(PAHs)的时空分布、固液分配及其来源进行了分析和讨论.结果表明,珠江广州河段及东江东莞河段表层水体中多环芳烃浓度春季高于夏季.藻类有机碳是该水环境有机碳的主要成分.溶解有机碳(DOC)、颗粒态有机碳(POC)以及叶绿素a(Chl a)含量是控制水体PAHs浓度的主要因素,说明水环境的富营养化程度可以通过增长的浮游生物量来影响多环芳烃的生物地球化学过程,继而影响其环境行为和归宿.多环芳烃在水/颗粒物间的有机碳归一化分配系数(log Koc)与辛醇/水分配系数(log Kow)间存在明显的线性关系,其斜率是夏季大于春季,可能与多环芳烃的非平衡吸附有关.多环芳烃同系物比值法和主成分分析(PCA)的结果表明,研究区域水体中PAHs主要来源于石化燃料、煤和生物质的混合燃烧,并且PAHs的来源未体现出明显的季节变化.通过本研究我们能够比较全面的了解该流域多环芳烃的时空分布状况,固液分配及其可能的来源,并且为珠江广州河段及东江东莞河段多环芳烃污染的控制和生态风险评价提供科学依据.     

养鸡场空气中抗性基因和条件致病菌污染特征

集约化养殖场被认为是空气环境中抗性基因和致病菌的重要来源.本研究采集了养鸡场粪便和舍内外空气样本,对其抗生素抗性基因和条件致病菌的种类进行分析,包括五类抗生素(β-内酰胺类的23个基因、四环素23个基因、喹诺酮5个基因、磺胺类5个基因和红霉素2个基因)抗性基因、5种条件致病菌(肠球菌属、大肠杆菌属、葡萄球菌属、弯曲杆菌属和产气荚膜梭状芽胞杆菌属各1个基因)以及一类整合子(int I1)特异基因;并利用荧光定量PCR对检出率较高的典型基因浓度进行检测.结果显示,空气中5类抗生素抗性基因分别检出8、7、2、3和2个,同时检测到两种致病菌.目标基因在舍内空气中的检出率小于等于粪便样本.蛋鸡和肉鸡舍内空气中总细菌基因(16S r DNA)浓度为106copies·m-3,其他典型基因浓度约104copies·m-3,且在舍外的浓度要远低于舍内.抗生素抗性基因和条件致病菌基因在空气中所占比例高于粪便,舍内高于舍外.初步研究结果表明,粪便可能是舍内抗生素抗性基因、条件致病基因以及一类整合子的重要来源.本研究结果将为集约化养殖场抗生素抗性基因和致病菌的来源分析,以及养殖场对周边空气环境污染的风险评估提供基础数据.