季节性动态与多重环境因素塑造孟加拉国淡水养殖池塘微生物组的特征研究

《Environmental Microbiome》：Seasonal dynamics and factors shaping microbiomes in freshwater finfish earthen aquaculture ponds in Bangladesh

编辑推荐：本研究针对孟加拉国淡水养殖系统中微生物组动态调控机制不明的问题，通过16S/18S rRNA宏条形码技术，系统分析了21个月间16个鲶鱼(Pangasianodon hypophthalmus)和罗非鱼(Oreochromis niloticus)养殖池塘水体微生物组。发现季节和地理位置分别解释19%和13%的群落变异，温度与pH显著影响核心菌群(如Planctomycetota和Cyanobiaceae)，两种养殖系统共享46%的ASVs，为优化水产健康管理提供了微生物生态学依据。

　　

在淡水养殖业快速发展的背景下，微生物组作为水体生态系统的"隐形工程师"，其动态变化直接影响着养殖鱼类的健康和生产力。孟加拉国作为全球重要的淡水养殖国家，鲶鱼(Pangasianodon hypophthalmus)和罗非鱼(Oreochromis niloticus)的年产量合计超过70万吨，但疾病问题每年造成巨额经济损失。传统研究多聚焦于单一环境因子对微生物的影响，而对多重环境驱动力交互作用的认知仍存在巨大空白。更关键的是，养殖水体微生物组如何响应季相更替、地理差异和养殖模式等复杂因素，这些科学问题直接关系到精准调控养殖环境的实践需求。

由University of Exeter领衔的国际研究团队在《Environmental Microbiome》发表的研究，创新性地采用时空多维度的采样策略，对孟加拉国Mymensingh地区3个县16个养殖池塘进行了21个月的追踪监测。研究运用16S和18S rRNA基因测序技术，结合水体理化参数测定，首次系统揭示了淡水养殖生态系统微生物组的季节性演替规律和关键驱动因子。

关键技术方法包括：1) 跨季节多点采样策略(2016-2018年共收集919份16S和920份18S样本)；2) Illumina MiSeq平台V4(16S)和V9(18S)区扩增子测序；3) DADA2流程进行ASV聚类和SILVA/PR2数据库注释；4) 加权UniFrac距离矩阵分析β多样性；5) 谐波回归模型解析季节周期性；6) 冗余分析(RDA)关联环境参数与微生物类群。

微生物群落组成特征
研究鉴定出Planctomycetota(28-33%)、Pseudomonadota(15-18%)和Actinomycetota(13-14%)为优势细菌门，Stramenopiles(34-41%)和Alveolata(17-24%)为主导微真核生物。值得注意的是，鲶鱼池塘中Planctomycetota相对丰度显著高于罗非鱼池塘(33.51% vs 27.66%)，而Actinomycetota则在罗非鱼系统中更丰富(14.50% vs 11.72%)。在科水平上，Pirellulaceae(17-19%)和Stephanodiscaceae(13-22%)分别作为原核和真核生物的核心类群持续存在。

季节性动态规律
α多样性分析显示微生物丰富度呈现显著季节波动：细菌多样性在季风期达到峰值(Shannon指数1.65)，冬季降至最低(1.53)。谐波回归模型识别出139个细菌科具有显著季节周期，其中Cyanobiaceae在冬季显著富集，而Chthoniobacteraceae在季风期占优。微真核生物的季节响应更为敏感，Stephanodiscaceae在季风期丰度增加22%，而Cryptomonadales在冬季上升15%。这种季节性演替与水温变化密切关联，当温度超过28°C时Cyanobiaceae丰度显著提升。

环境因子影响机制
RDA分析揭示温度与pH是塑造微生物组的关键因子：温度每升高1°C，Pirellulaceae丰度增加7.3%(R=0.23,p<0.0001)，而pH升高导致Clostridiaceae减少12.5%。盐度对鲶鱼池塘微生物多样性的抑制效应(-0.25,p<0.0001)强于罗非鱼系统，溶解氧(DO)则通过调节Rubinisphaeraceae等类群影响氮循环过程。

地理与养殖模式效应
微生物组呈现显著地域特异性，三个县区间仅共享30%的ASVs。Jamalpur地区的细菌多样性显著高于Muktagacha(Shannon 1.58 vs 1.42)。多品种混养使鲶鱼池塘微生物多样性提升14%，但罗非鱼系统保持稳定。值得注意的是，两种养殖系统共享46.2%的核心ASVs，提示存在跨宿主稳定的功能类群。

该研究通过多维度分析，首次证实淡水养殖微生物组受季节、地理和养殖模式的协同调控。其中Planctomycetota-Pirellulaceae作为核心功能类群，其动态变化可作为水质生物标志物。研究建立的微生物季节演替模型，为预测疾病风险窗口期提供了理论依据。实践层面，建议在季风期加强Cyanobacteria监控，冬季调节pH至6.8-7.2以维持Clostridiaceae等有益菌群。这些发现不仅推动了水产微生物生态学理论发展，也为发展精准化养殖管理策略奠定了科学基础。