长期施用有机和无机肥对黑土nirS型反硝化菌种群结构和丰度的影响

利用末端限制性片段长度多态性(T-RFLP)和实时荧光定量PCR(real-time quantitative PCR,Q-PCR)技术,结合反硝化潜势(DEA)和土壤理化性质的测定,探索了长期施用有机和无机肥对公主岭黑土nirS型反硝化细菌的群落结构和丰度的影响.试验设不施肥(CK)、单施有机肥(OM)、单施无机肥(NPK)以及有机肥和无机肥混施(MNPK)等4个处理.结果表明,长期施用有机肥显著增加了土壤的DEA,其中OM、NPK和MNPK处理分别为CK处理的5.92、1.81和6.03倍,而NPK和CK间无差异.有机肥处理增加了黑土nirS型反硝化细菌的丰度,OM、NPK和MNPK处理中nirS基因的拷贝数分别为CK的2.73、1.30和3.98倍;NPK处理对nirS基因的拷贝数影响不显著.T-RFLP图谱显示施用有机肥改变了nirS反硝化细菌的群落结构;相比于非有机肥处理,有机肥处理中增加了一类79 bp的片段类型,显著降低了84 bp的片段类型,并完全抑制了一类99 bp的片段类型,而有机肥处理间和非有机肥处理间的nirS群落结构分别相似.系统发育分析表明:黑土中nirS型反硝化菌主要由α、β和γ-变形菌纲及一些尚未培养的微生物组成,79 bp的片段类型与γ-变形菌纲的假单胞菌科(Pseudomonadaceae)和β-变形菌纲的伯克氏菌目(Burkholderiales)相似,84 bp片段类型与Burkholderiales和红环菌目(Rhodocyclales)相似.相关性分析表明,pH、全磷(TP)、全氮(TN)、总有机碳(TOC)、硝态氮(NO3--N)和铵态氮(NH4+-N)依次与nirS型反硝化细菌的种群丰度(r为0.724～0.922,P<0.05)和DEA(r为0.453～0.938,P<0.01)显著相关,DEA与nirS型反硝化细菌的种群丰度显著线性正相关(r=0.85,P<0.01);冗余度分析表明,除含水量外,TN、TP、pH、TOC、NH4+-N和NO3--N(r为0.440～0.862,P<0.01)依次与nirS型反硝化细菌群落结构的变化显著相关,DEA的变化和nirS型反硝化细菌群落结构的变化亦显著相关(r=0.863,P<0.01).本研究表明相比于无机肥处理,公主岭黑土中nirS型反硝化菌的群落结构与丰度对有机肥处理有更显著的响应,且其群落结构的改变与种群丰度的增加与DEA的提高显著相关.     

畜禽粪便中多重耐药细菌及耐药基因的分布特征

为了解畜禽粪便中多重抗生素耐药细菌及耐药基因的污染特征,采用微生物培养的方法调查了鸡粪、猪粪中多重耐药细菌的数量,并挑取部分菌株进行16S rDNA鉴定和抗生素敏感性试验;进一步通过高通量测序技术解析多重耐药细菌的群落结构,利用高通量定量PCR对粪便中176种耐药基因的分布情况进行研究.结果表明,不同鸡粪、猪粪中对四环素、环丙沙星和庆大霉素同时耐药的多重耐药细菌比例在7.96%~12.40%;单菌株鉴定和群落结构分析均显示,可培养的多重耐药细菌主要集中在Escherichia(埃希氏杆菌属)、Acinetobacter(不动杆菌属)和Proteus(变形杆菌属)中.与未饲用抗生素的猪粪相比,猪粪样品中耐药基因的总富集倍数达到1.96×10~4~1.54×10~5倍,各类耐药基因的富集情况为:四环素类β-内酰胺类MLSB(大环内酯、林可酰胺和链阳性菌素B类)氨基糖苷类FCA(氟喹诺酮、喹诺酮、氟苯尼考、氯霉素和酰胺醇类)磺胺类万古霉素类.     

Quantification of hookworm ova from wastewater matrices using quantitative PCR

A quantitative PCR(q PCR) assay was used to quantify Ancylostoma caninum ova in wastewater and sludge samples.We estimated the average gene copy numbers for a single ovum using a mixed population of ova.The average gene copy numbers derived from the mixed population were used to estimate numbers of hookworm ova in A.caninum seeded and unseeded wastewater and sludge samples.The newly developed qP CR assay estimated an average of3.7 × 10~3 gene copies per ovum,which was then validated by seeding known numbers of hookworm ova into treated wastewater.The qP CR estimated an average of(1.1 ± 0.1),(8.6 ± 2.9)and(67.3 ± 10.4) ova for treated wastewater that was seeded with(1 ± 0),(10 ± 2) and(100 ± 21)ova,respectively.The further application of the q PCR assay for the quantification of A.caninum ova was determined by seeding a known numbers of ova into the wastewater matrices.The qP CR results indicated that 50%,90% and 67% of treated wastewater(1 L),raw wastewater(1 L)and sludge(~4 g) samples had variable numbers of A.caninum gene copies.After conversion of the q PCR estimated gene copy numbers to ova for treated wastewater,raw wastewater,and sludge samples,had an average of 0.02,1.24 and 67 ova,respectively.The result of this study indicated that qP CR can be used for the quantification of hookworm ova from wastewater and sludge samples;however,caution is advised in interpreting qP CR generated data for health risk assessment.     

铜陵市河流沉积物中硝化和反硝化微生物分布特征

矿区河流不仅受到矿业活动带来污染物的影响,还受到区域内生活污水及农田退水中氮、磷和有机物的污染.本研究以铜陵市河流表层沉积物为研究对象,采用荧光定量PCR技术分析季节和污染类型对沉积物样品中硝化(amo A)和反硝化(nir S和nir K)功能基因丰度的影响.结果表明,沉积物样品中氨氧化古菌(AOA)和细菌(AOB)基因丰度变化范围分别为1.74×105~1.45×108copies·g-1和1.39×105~3.39×107copies·g-1,AOA平均丰度是AOB的4.39倍;反硝化基因(nir S和nir K基因)丰度变化范围分别为1.69×107~8.55×109copies·g-1和4.45×106~1.51×108copies·g-1,nir S基因平均丰度为nir K基因的28.35倍.沉积物AOA丰度呈现春季和秋季较高,夏季和冬季较低的趋势,而AOB在春季和冬季沉积物中的丰度高于夏季和秋季;反硝化基因丰度则表现为春季(nir S)/秋季(nir K)夏季冬季秋季(nir S)/春季(nir K).矿区周围以重金属为主要污染物的河流沉积物中两种amo A和nir S基因的丰度高于毗邻农田区域主要受到氮、磷及有机物污染的河流,后者的nir K基因丰度更高.     

外源盐对不同盐碱程度土壤CH4吸收潜力的影响

目前,关于不同盐含量及外源CH_4浓度对盐碱土壤CH_4吸收的影响机制尚不清楚.因此,本研究通过室内培养实验,设定大气外源CH_4浓度((2.5±0.1)μL·L-1)和高外源CH_4浓度((6451.6±2.9)μL·L-1),并调节盐碱土壤盐含量,探究不同盐碱程度土壤CH_4吸收潜力的变化趋势.结果表明,两种外源CH_4浓度条件下,无外源盐添加的不同盐碱程度土壤SA1(轻度盐化土壤)、SB1(强度盐化土壤)、SC1(盐土)均表现为随盐碱程度增加,CH_4累积吸收量降低的趋势,即SA1SB1SC1;不同外源CH_4浓度下,CH_4累积吸收量表现为:高外源CH_4浓度(4.10×104μg·kg~(-1))远远大于大气外源CH_4浓度(6.85μg·kg~(-1)).此外,通过实时荧光定量PCR技术检测与计算得到不同盐碱程度土壤甲烷氧化菌丰度、甲烷氧化菌比活性.3种不同盐碱程度条件下,随着盐含量增加,土壤甲烷氧化菌比活性降低,CH_4累积吸收量亦降低,盐含量较高的土壤(SB1、SC1)加入外源盐后,会明显降低CH_4吸收.因此,两种外源CH_4浓度条件下,不同盐碱程度土壤甲烷氧化菌比活性越高,CH_4累积吸收量越大;盐碱土壤甲烷氧化菌比活性变化量越大,CH_4累积吸收变化量越高.说明在两种不同外源CH_4浓度下,土壤甲烷氧化菌比活性是不同盐碱程度土壤CH_4吸收潜力的根本原因.     

猪粪便污染特异性分子标记筛选及其PCR检测方法的建立

肠道微生物群落在与其宿主长期协同进化过程中会形成大量的宿主-肠道微生物互作基因,这些互作基因具有一定的宿主肠道微生物特异性,利用其设计分子标记能有效识别粪便污染源.本研究首次利用竞争性杂交的方法富集猪粪便特异性基因,从中筛选出具有猪粪便特异性的基因片段,以此设计引物并建立相应的PCR检测方法,并对采集样进行应用调查.竞争性杂交富集的猪粪便特异性基因文库以拟杆菌群(Bacteroidetes)(43.2%)和梭状杆菌群(Clostridia)(19.5%)相似序列为主,其蛋白功能主要分为3大类:与信息贮存与加工有关(7.6%),与细胞加工及信息传导有关(12.8%)以及与代谢有关(22.0%).进一步针对功能蛋白序列筛选宿主粪便特异性分子标记.分析表明序列3-53-2对应引物可作为猪粪便污染的特异性分子标记,针对其建立的常规PCR方法对粪便DNA的检出限可低至0.01 ng·μL-1,且对实际样品具有较高的应用灵敏性(97%)和特异性.进一步对可能受污染水样进行猪粪便污染特异性检测,结果显示不同地区的阳性检出率高达75%~100%,证明了此方法的有效性,可为研究微生物示踪技术在非点源污染方面的应用提供一定的基础数据.     

不同TOC/NH4+-N对厌氧氨氧化脱氮效能的影响

采用SBR厌氧氨氧化反应器,研究了不同TOC与NH_4~+-N比值对厌氧氨氧化反应器的脱氮效能的长短期影响.结果表明,在有机物短期影响时,反应器所能承受的最大TOC/NH_4~+-N为1.4,总氮去除速率可达0.26 kg·(m~3·d)~(-1).长期影响下,在TOC/NH_4~+-N小于0.4时,反应器可获得最高脱氮效能,总氮去除率为0.34 kg·(m~3·d)~(-1),TOC/NH_4~+-N大于0.4后,反应器脱氮效能持续降低,并且短期内厌氧氨氧化菌难以迅速恢复活性.利用q PCR(定量PCR)技术对长期影响前后反应器内菌种群落变化做定量分析,结果表明随着有机物的增加,反应器中的ANAMMOX菌数量从2.9×10~(11)copies·mL~(-1)减少至3.15×10~(10)copies·mL~(-1),在TOC/NH_4~+-N大于1.6的环境中,NH_4~+-N未能由厌氧氨氧化菌去除,厌氧氨氧化菌不能表现出生物活性.此时测得反硝化菌数量为3.0×10~9copies·mL~(-1),反应器中的NO_2~--N绝大部分由反硝化去除,虽然反硝化菌数量远少于ANAMMOX菌,但能表现出远超ANAMMOX菌的活性.     

不同氮水平下间作对玉米土壤硝化势和氨氧化微生物数量的影响

利用荧光定量PCR(real-time quantitative PCR,Q-PCR)技术,结合氨氧化细菌(ammonia oxidizing bacteria,AOB)和氨氧化古菌(ammonia oxidizing archaea,AOA)丰度和土壤理化性质的测定,探索了不同氮水平下间作对玉米土壤硝化势(PNF)的影响.试验设置玉米单作和与马铃薯间作两个种植模式,4个施氮水平(不施氮N0、1/2常规施氮N1、常规施氮N2和3/2常规施氮N3)的随机区组试验.结果表明,从不施氮到常规施氮,土壤硝化势和AOA、AOB数量均随施氮量增加而逐渐增加,而高氮(N3)时与N2没有显著差异;间作对土壤硝化势、AOA与AOB数量的影响与施氮量和作物生育期有关,低氮投入(N1)间作有利于增加土壤氨氧化微生物数量和硝化作用.施肥是硝化势增加的主要驱动因子,相关性分析结果表明,土壤含水量是影响PNF的主要环境因子;PNF与土壤中AOA、AOB amoA基因丰度成显著的正相关.尽管玉米马铃薯间作降低了土壤中AOA、AOB amoA基因丰度,却使得间作土壤中AOB占据氨氧化微生物数量上的优势.以上结果表明,施氮和间作均影响了土壤硝化作用和氨氧化微生物AOA和AOB数量的变化,这些变化会影响土壤环境质量.     

城镇燃气管道泄漏爆炸的定量风险分析

介绍了城镇燃气管道泄漏爆炸冲击波超压的定量风险分析方法.简要介绍了城镇燃气管道,对城镇燃气管道泄漏的失效概率、泄漏源模型、爆炸冲击波超压模型、超压概率模型、个人风险和社会风险分别作了论述.     

应用改进的数量化理论预测道路断面事故率

为准确预测道路断面的安全性,建立道路交通事故断面事故率模型。首先选定事故率作为微观预测目标,选取驾驶员的驾龄、车道数、平曲线半径、纵坡度、路面情况、路口路段类型、道路宽度7项因素作为主要影响因素,并且将各影响因素分为若干类目。在数量化理论的基础之上建立改进的数量化理论的道路断面事故率预测模型,最后以某国道222.888～377.387 km段作为算例进行计算,并选取事故多发段333.5～334.0 km处对模型进行具体应用。研究结果表明,对事故影响最大的是该路段中三枝交叉口,其次是3 a(含3 a)以下驾龄及四枝交叉口。