同步半硝化-厌氧氨氧化-反硝化一体式反应器的运行条件和微生物丰度研究

通过小试考察了同步半硝化-厌氧氨氧化-反硝化(SNAD)系统的运行条件以及各种细菌的丰度变化情况。结果表明:通过控制温度等运行参数可以成功启动SNAD系统。在启动阶段,细菌的丰度基本保持不变;在稳定化运行阶段,氨氧化细菌(AOB)的丰度为(2.95E+07)copies/g(每克污泥,下同)、亚硝酸盐氧化细菌(NOB)中的Nitrospira和Nitrobacter的丰度分别为(5.87E+05),(3.95E+06)copies/g,厌氧氨氧化(Anammox)细菌的丰度达到了(7.85E+09)copies/g。对于整个系统而言,AOB和Anammox是系统中的优势细菌。     

基于高通量绝对定量测序解析岗南水库微生物群落的时空分布特征及关键驱动因素

为了探究水源水库微生物群落时空演变特征及其环境驱动因子,采用高通量绝对定量测序技术,结合数据分析了相对定量和绝对定量对岗南水库微生物群落演变和驱动因子的影响.结果表明,基于绝对定量的微生物群落α-多样性呈现出明显的季节差异(p＜0.05),基于相对定量的微生物群落α-多样性没有差异;绝对定量的微生物群落a-多样性高于相...     

渭河浮游细菌群落结构特征及其关键驱动因子

基于T-rflp技术和高通量测序技术,分析了渭河在平水期、枯水期和丰水期的浮游细菌群落变化特征,并采用冗余分析和典范对应分析识别了不同水文时期影响细菌群落的关键环境因子.结果表明,渭河水体浮游细菌群落空间和季节差异明显,且季节性差异比空间差异更加显著.平水期、枯水期和丰水期渭河(陕西段)干流浮游细菌群落Shannon多样性指数分别在2.13~2.82、2.05~2.84和2.61~2.91之间.平水期浮游细菌多样性指数空间差异最大(RSD=16.75%),样点间群落结构相似度最低(26.8%),流域优势T-RF片段数最多(23种);丰水期浮游细菌Shannon指数空间差异最小(RSD=9.27%),样点间群落相似度最高(62.6%),且检出的优势片段数最少(12种).咸阳-西安段是浮游细菌群落多样性最低、优势菌群结构最单一的河段.河流水体细菌群落在不同时期的关键环境驱动因子不同,而其中悬浮颗粒物(TSS)浓度是不同水文时期都不可忽视的关键影响因子.高通量分析结果表明,丰水期渭河水体浮游细菌物种涉及21个已知细菌门类和26个候选门类,其中,变形菌门(Proteobacteria)和拟杆菌门(Bacteroidetes)共同的相对丰度占比达到75%以上,是最主要的细菌类群.汛期渭河干流各样点浮游细菌群落特征趋于一致,物种结构与泾河相似而与黑河存在明显差异.     

厌氧氨氧化菌富集培养过程微生物群落结构及多样性

为深入理解厌氧氨氧化菌富集培养过程微生物群落变化特征,采用ASBR反应器进行厌氧氨氧化菌富集培养,考察了不同培养时间微生物群落组成、多样性及物种网络关系.结果表明,通过逐步提高基质浓度,实现了厌氧氨氧化菌富集,NH₄⁺-N和NO₂^--N去除率分别为97.6%和95.4%,总氮去除率为84.9%.高通量测序发现,整个培养过程优势菌门（相对丰度>5%）为变形菌门（Proteobacteria）、拟杆菌门（Bacteroidetes）、绿弯菌门（Chloroflexi）、浮霉菌门（Planctomycetes）、装甲菌门（Armatimonadetes）和放线菌门（Actinobacteria）;富集培养获得的主要厌氧氨氧化菌为Candidatus Brocadia,相对丰度从1.42%增长到24.66%;培养过程,微生物群落优势菌群组成未发生变化,但相对丰度呈现显著差异（P<0.05）.富集培养过程不同时间,微生物群落α多样性呈现先升高后降低的趋势,且存在显著差异（P<0.05）;微生物群落β多样性在富集培养过程发生明显空间分异特征,且存在显著差异（R=0.5672,P<0.01）.培养过程不同时间,物种网络密度分别为0.188、0.068、0.059、0.18和0.0735;虽然富集培养过程导致微生物间的关联作用变弱,但浮霉菌门相关类群的物种成为网络中的主要节点.     

不同曝气方式对人工湿地细菌多样性、代谢活性及功能的影响

细菌在人工湿地去除污染物过程中起着非常关键的作用.基于DNA和RNA高通量测序技术探讨了不同曝气强化方式影响下的人工湿地单元内细菌多样性、代谢活性和功能.结果发现:①养殖废水和人工湿地处理组共检测到细菌4 042个操作分类单元(OTUs),其中α-变形菌、γ-变形菌和拟杆菌为多样性最高的类群,且人工湿地曝气强化方式会在...     

兰州市春季微生物气溶胶浓度、粒径及细菌群落结构分布特性

分析了兰州市春季不同时段微生物气溶胶浓度、粒径和细菌群落结构组成的差异,探讨气象条件和空气污染物对微生物气溶胶分布的影响.结果表明,兰州市春季空气环境中总微生物、细菌、真菌和放线菌浓度均值分别为（2730±376）、（2243±354）、（349±38）和（138±22） CFU·m^-3,其中,细菌占82.16%,明显高于真菌和放线菌（P<0.05）.08：00~09：00时段总微生物、细菌和放线菌浓度明显高于18：00~19：00时段,微生物气溶胶浓度变化明显受气象条件和空气污染物的影响.细菌和真菌气溶胶粒子主要分布在前4级（>2.1 μm）,分别占85.13%和83.26%,而放线菌主要集中在后4级（<4.7 μm）上,占73.15%.Illumina MiSeq测序结果表明,08：00~09：00和18：00~19：00时段细菌群落结构组成差异不显著（P>0.05）.乳球菌属（Lactococcus）和芽孢杆菌属（Bacillus）为优势菌属,肠球菌属（Enterococcus）、葡萄球菌属（Staphylococcus）、假单胞菌属（Pseudomonas）、不动杆菌属（Acinetobacter）、克雷伯氏菌属（Klebsiella）、欧文氏菌属（Erwinia）、蜡样芽胞杆菌（Bacillus cereus）、无乳链球菌（Streptococcus agalactiae）和产气荚膜梭菌（Clostridium perfringens）等是兰州市春季空气环境的潜在病原菌.本研究结果为揭示兰州市春季微生物气溶胶污染状况以及相关病原菌对人类健康的潜在危害提供基础数据.     

动物粪便施肥措施促进耐药基因在粪便-土壤-蔬菜之间的散播

耐药基因（antibiotic resistant gene,ARG）在动物粪肥施用的土壤中被越来越多地检出,已经引起了人们对公共安全的担忧,但目前关于动物粪便施肥对蔬菜内生菌中耐药基因的影响尚不清楚.因此,本研究利用高通量定量PCR技术,探讨鸡粪肥施用对土壤、苦菊根和叶片中内生细菌菌群和耐药基因谱的影响.研究结果发现,鸡粪肥的施用不仅增加了土壤和苦菊根内生菌中ARG的数量,而且增加了土壤、苦菊根和叶片中内生菌的ARG丰度.相关性分析显示,土壤菌群和苦菊内生菌中ARG谱与细菌菌群组成密切相关,主要涉及变形杆菌纲、酸杆菌纲、放线菌纲和蓝藻细菌纲等细菌菌群.此外,苦菊内生菌与土壤菌群之间存在共有的ARG,表明土壤-苦菊之间存在耐药基因的内部传播.综上所述,鸡粪肥施用会通过粪便-土壤-植物路径增加蔬菜内生菌中ARG的多样性和丰度.     

基于高通量测序的微生物强化污泥减量工艺中微生物群落解析

利用高通量测序技术对微生物强化原位污泥减量工艺中微生物群落进行解析.结果表明,外源菌剂的投加改变了活性污泥中微生物群落结构,菌剂的有效成分乳杆菌属和醋酸杆属在强化组中含量显著增加.科水平上的群落多样性分析显示：强化组厌氧区Siompson指数、Shannon指数和Pielou指数均不同程度升高,群落多样性增加.聚类分析显示,微生物群落按时间顺序明显聚为3簇,强化组厌氧区微生物群落随时间发生较大演变.主坐标分析显示,强化组和对照组微生物群落明显聚为2类,其厌氧区群落分别按照不同的方向演变,微生物强化和DO降低的协同作用是强化组群落演变驱动力,DO降低是对照组群落演变驱动力.典范对应分析显示显著影响微生物群落结构的环境因子依次为pH值、水温和DO.     

Design and use of group-specific primers and probes for real-time quantitative PCR

Real-time quantitative polymerase chain reaction (qPCR) has gained popularity as a technique to detect and quantify a specific group of target microorganisms from various environmental samples including soil, water, sediments, and sludge. Although qPCR is a very useful technique for nucleic acid quantification, accurately quantifying the target microbial group strongly depends on the quality of the primer and probe used. Many aspects of conducting qPCR assays have become increasingly routine and automated; however, one of the most important aspects, designing and selecting primer and probe sets, is often a somewhat arcane process. In many cases, failed or non-specific amplification can be attributed to improperly designed primer-probe sets. This paper is intended to provide guidelines and general principles for designing group-specific primers and probes for qPCR assays. We demonstrate the effectiveness of these guidelines by reviewing the use of qPCR to study anaerobic processes and biologic nutrient removal processes. qPCR assays using group-specific primers and probes designed with this method, have been used to successfully quantify 16S ribosomal Ribonucleic Acid (16S rRNA) gene copy numbers from target methanogenic and ammonia-oxidizing bacteria in various laboratory- and full-scale biologic processes. Researchers with a good command of primer and probe design can use qPCR as a valuable tool to study biodiversity and to develop more efficient control strategies for biologic processes.     

Effects of sepiolite and biochar on microbial diversity in acid red soil from southern China

Sepiolite and biochar can immobilize heavy metals and organic pollutants in soil effectively, but their impact on the soil microbial community and diversity is still unclear. High-throughput Illumina MiSeq method was used to study the effects of sepiolite and biochar on the diversity of microbial communities in acid red soil amended with cadmium and atrazine. A total of 47,472 microbiological Operational Taxonomic Units (OTUs) were found in all the treated soil samples. Sepiolite and biochar enriched the diversity of soil microbes at different classification levels and OTUs, but the effect of biochar was stronger than that of sepiolite. A Venn diagram showed that compared with other treatments, adding 2% biochar could promote the growth of specific microbes, which is better than the case for 5% biochar. The heat map of species abundance cluster showed that the dominant microbes in soil were different for different treatment doses of sepiolite and biochar. Among all the soil treatments, the top ten dominant bacterial phyla (from high to low dominance) were: Actinobacteria, Proteobacteria, Firmicutes, Bacteroidetes, Acidobacteria, Gemmatimonadetes, Chloroflexi, Planctomycetes, Cyanobacteria­, and Verrucomicrobia. The addition of sepiolite and biochar promoted the restoration of the microbial community diversity in contaminated soil.