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GCB：农田土壤丰富真菌比稀有真菌适应更广(一作解读+主图重现)

發布時間：2024/1/8 编程问答 72 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 GCB：农田土壤丰富真菌比稀有真菌适应更广(一作解读+主图重现) 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

文章目錄

農田土壤豐富真菌比稀有真菌適應更廣泛的環境梯度
- 摘要
- 引言
- 結果
- - 豐富和稀有真菌群落的分布模式
  - 豐富和稀有群落的環境響應
  - 豐富和稀有真菌的群落構建
- 總結
- 原文主圖實戰
- - 載入包和必要參數設置
  - 進化樹 + 熱圖
  - 稀有物種按照以上重來一次
  - 和弦圖繪制
  - 關于circle圖形標簽重疊問題的解決
- 第一作者簡介
- Reference
- 拓展閱讀
- 猜你喜歡
- 寫在后面

農田土壤豐富真菌比稀有真菌適應更廣泛的環境梯度

Abundant fungi adapt to broader environmental gradients than rare fungi in agricultural fields

Article, 2020-04-23

Global Change Biology, [IF 8.88]

https://doi.org/10.1111/gcb.15130

第一作者：Shuo Jiao(焦碩)

通訊作者：Yahai Lu(陸雅海)

摘要

土壤群落決定著生態系統功能。理解群落構建及其適應環境變化的機制對于揭示土壤群落與生態系統功能的關系具有重要意義。在人為管理強烈的農業生態系統中，豐富和稀有真菌的群落構建過程及環境適應機制仍有待研究。作者基于中國東部大尺度農田土壤，探究了豐富和稀有真菌對生態環境適應性的響應閾值和系統發育信號，并且探討了影響其群落構建的因素。與稀有群落相比，豐富群落對環境梯度的生態偏好表現出更寬的響應閾值和更強的系統發育信號。零模型分析表明，豐富群落主要受擴散限制的影響，而稀有群落主要受同質選擇影響。土壤有效硫是介導豐富和稀有群落的隨機和確定性過程平衡的主要因素，隨機過程隨有效硫濃度的升高而增加。這項研究增強了我們對響應全球環境變化下真菌多樣性產生和維持的基本機制的理解。

引言

揭示維持和產生物種多樣性的基本機制對于確定群落穩定性與生態系統功能之間的聯系至關重要，豐富和稀有微生物通常表現出不同的分布模式和功能特征。真菌在驅動土壤養分循環、介導植物營養吸收及減輕其他生物的養分限制方面起著重要的生態作用。農田是典型的人類管理的陸地生態系統，對全球糧食安全做出了至關重要的貢獻。微生物生態學中的一個關鍵問題是量化確定性過程和隨機過程對微生物群落構建的相對貢獻。隨機性和確定性構建過程之間的平衡可以由環境因素來調節，例如，土壤有機質的變化可能會改變不同構建過程對土壤細菌群落形成的相對影響；土壤pH值由中性向極端條件的轉變（酸性或堿性）的將導致土壤細菌群落構建過程由隨機性轉變為確定性。然而，對于調節農田土壤中豐富和稀有真菌群落構建過程的環境因素仍有待研究。環境過濾是決定物種分布和豐度的關鍵因素。微生物對環境變化的響應具有系統發育信號，例如，細菌對土壤氮添加和變暖的響應表現出強烈的系統發育保守性。但農田土壤真菌群落對環境變化的響應閾值及系統發育保守性尚不清楚，這對于理解農田生態系統生物群落對全球環境變化的響應模式和適應性機制至關重要。該研究旨在（I）評估復雜環境梯度下豐富和稀有真菌的潛在環境閾值和系統發育信號；（II）揭示影響稀有和豐富真菌群落構建的主要因素。作者使用中國東部玉米（水不飽和）和水稻（水飽和）土壤真菌的高通量測序數據集和23個環境變量解決了上述問題。

結果

豐富和稀有真菌群落的分布模式

General distribution patterns of abundant and rare taxa

圖1. 農田土壤中豐富和稀有真菌群落的物種分類和環境相關性

玉米土壤中的豐富真菌群落比水稻土壤中的OTU相對豐度更高，而稀有群落則呈現相反的趨勢。稀有和豐富真菌群落都存在很大的系統發育多樣性（圖1a和1c），豐富類群比稀有類群具有更強的環境關聯性（圖1a），且豐富類群的SES.MNTD的平均值比稀有類群顯著更高，均小于零（圖1b），表明稀有類群比豐富類群具有更緊密聚集的系統發育分布。

豐富和稀有群落的環境響應

Environmental responses of abundant and rare sub-communities

圖2. 農業土壤中豐富和稀有的真菌的環境適應性

基于指示種分析（threshold indicator taxa analysis，TITAN）分析，發現豐富群落都比稀有群落具有更寬的環境閾值范圍（圖2a）。作者研究了系統發育與環境偏好之間關系的強度，以確定生態偏好特征是否具有系統發育信號。Blomberg的K統計數據和Fritz和Purvis的D檢驗均顯示，豐富類群比稀有類群表現出更強的系統發生信號（圖2b和2c），這表明豐富類群中，親緣關系越近的物種有更為相似的生態偏好性。

豐富和稀有真菌的群落構建

Assembly processes in rare and abundant sub-communities

圖3. 確定和隨機構建過程對農田中豐富和稀有真菌群落形成的相對影響

零模型分析顯示豐富和稀有群落的βNTI與土壤可利用硫（AS）呈最強烈的顯著相關性（圖3a）。隨著AS的增加，在豐富群落中隨機構建的相對影響增加，而在稀有群落中先減小后增加（圖3b）。此外隨機性過程在（68.6％）在豐富真菌群落構建中占主導地位，而稀有群落主要受確定性構建（86.7％）影響。同質選擇對稀有群落構建貢獻較大（86.3％），對豐富群落的貢獻較小（29.4％）。擴散限制對豐富群落構建（45.9％）的影響大于稀有群落（3.1％）。

總結

本研究的主要結論如下：

（1）農田土壤豐富和稀有群落對環境梯度有不同的響應閾值和生態偏好的系統發育信號，豐富群落具有更廣泛的環境適應性；

（2）隨機過程在驅動豐富真菌群落構建中起主導作用，而確定性過程決定著稀有群落構建；

（3）土壤AS是介導豐富和稀有群落構建過程的主要因素，在較高AS環境中，隨機過程的相對影響增加。

基于宏觀生態尺度的分析，本研究探索了農田土壤豐富和稀有真菌的環境適應性，并揭示了介導其群落構建過程的關鍵因素，加強了對農田土壤真菌多樣性產生和維持的理解，并有助于預測農田生態系統土壤真菌對全球變化的響應。

原文主圖實戰

載入包和必要參數設置

library(ggtree) library(ggplot2) library(RColorBrewer)#-指定九種顏色 col<-brewer.pal(9, "Set1")

進化樹 + 熱圖

#--微生物組三個文件讀取：注釋文件，進化樹，和otu豐度文件 tax<-read.csv("hong_otuname_abd.csv",row.names=1) aa<-read.tree("hong_tre_abd.tre") #--這里經過了處理，將OTU存在信息通過分組合并，并將存在與否使用1或者-1表示 heat1<-read.csv("hong_heat1_abd.csv",row.names=1)heat<-ifelse(heat1>0,"Pos","Neg") heat[heat1==0]<-"NA"#--按照樣本聚類 h<-hclust(dist(t(heat1))) # 聚類順序重排矩陣 heat<-heat[,h$order]#為進化樹匹配物種分類信息 dd<-data.frame(id=aa$tip.label,tax[aa$tip.label,]) # 對于屬水平未注釋的結果我們用OTU名稱替代 dd$aa<-ifelse(dd$genus=="",rownames(dd),as.vector(dd$genus)) #-設置進化樹可視化分組選項，按照門水平填充顏色 groupInfo1 <- split(aa$tip.label, as.vector(tax[aa$tip.label,2])) aa<- groupOTU(aa, groupInfo1)p<-ggtree(aa,aes(color=group),branch.length='none') p

#--許多人不知道如何配置dd文件，訣竅就是將數據框第一列設置為進化樹葉節點名稱，并以id命名。 p<-p%<+%dd+geom_tippoint(size=3)+geom_tiplab(aes(label=aa),size=2,color="black") gheatmap(p,heat,offset=6, width=3, font.size=3, colnames_angle=90,colnames = T)+ scale_fill_manual(values=c("white","#fdbb2d","#1E9600"))+ scale_color_manual(values=c(col[c(3:5,8)]))

稀有物種按照以上重來一次

#####Rare##### #--按照以上操作將稀有物種樹重新來一遍 tax<-read.csv("hong_otuname_ra.csv",row.names=1) aa<-read.tree("hong_tre_ra.tre") heat1<-read.csv("hong_heat1_ra.csv",row.names=1) heat<-ifelse(heat1>0,"Pos","Neg") heat[heat1==0]<-"NA" heat<-heat[,h$order] dd<-data.frame(id=aa$tip.label,tax[aa$tip.label,]) dd$aa<-ifelse(dd$genus=="",rownames(dd),as.vector(dd$genus)) groupInfo1 <- split(aa$tip.label, as.vector(tax[aa$tip.label,2])) aa<- groupOTU(aa, groupInfo1)p<-ggtree(aa,aes(color=group),branch.length='none') p<-p%<+%dd+geom_tippoint(size=3)+geom_tiplab(aes(label=aa),size=2) gheatmap(p,heat,offset=6, width=3, font.size=3, colnames_angle=90,colnames = T)+ scale_fill_manual(values=c("white","#fdbb2d","#1E9600"))+ scale_color_manual(values=c(col[c(3,5,7,8)]))

和弦圖繪制

############circlize############## library(statnet) library(circlize) #--設定樣本和物種顏色 col1<-brewer.pal(11, "RdYlBu")[c(2,10)] col2<-c(brewer.pal(8,"Set1")[c(3,4,8,5,7)],"grey") aa<-as.matrix(read.csv("hong_phy.csv",row.names=1))circos.clear() grid.col = NULL grid.col[rownames(aa)] = col2[nrow(aa):1] grid.col[colnames(aa)] = col1##--設置不同區塊間隔 circos.par(gap.degree = c(rep(2, nrow(aa)-1), 10, rep(2, ncol(aa)-1), 10),start.degree = 0) ?chordDiagram chordDiagram(aa,directional = F,diffHeight = 0.06,grid.col = grid.col, transparency = 0.5) legend("right",pch=20,legend=rownames(aa)[nrow(aa):1],col=grid.col[rownames(aa)[nrow(aa):1]],bty="n",cex=1,pt.cex=3,border="black")

關于circle圖形標簽重疊問題的解決

這里我將焦碩老師的代碼添加了一行，將重疊的物種標簽轉化為垂直排布，這將盡可能少的重疊，然后圖例就不需要了

circos.clear() grid.col = NULL grid.col[rownames(aa)] = col2[nrow(aa):1] grid.col[colnames(aa)] = col1##--設置不同區塊間隔 circos.par(gap.degree = c(rep(2, nrow(aa)-1), 10, rep(2, ncol(aa)-1), 10),start.degree = 0)chordDiagram(aa,directional = F,diffHeight = 0.06,grid.col = grid.col, transparency = 0.5, annotationTrack =c("grid", "axis"),preAllocateTracks = 2 ) circos.track(track.index = 1, panel.fun = function(x, y) {circos.text(CELL_META$xcenter, CELL_META$ylim[1], CELL_META$sector.index, facing = "clockwise", niceFacing = TRUE, adj = c(0, 0.5)) }, bg.border = NA) # here set bg.border to NA is important

撰文：焦碩西北農林科技大學

責編：文濤南京農業大學

審核：劉永鑫中科院遺傳發育所

第一作者簡介

第一作者：焦碩，西北農林科技大學微生物學博士，北京大學博士后（全國博士后創新人才計劃）、現任西北農林科技大學青年教授。

主要關注人類影響的土壤生態系統群落構建和演替機制，解析長期擾動土壤的微生物地理格局和演替模式，探究農田土壤微生物多樣性及空間分布模式，揭示退耕還林過程土壤深層微生物的二維空間分布模式及其對土壤養分循環的貢獻，近五年以第一作者在ISME、Microbiome、Global Change Biology、Environmental Microbiology、Molecular Ecology和Soil Biology and Biochemistry等期刊發表SCI論文17篇，其中12篇影響因子大于5。

作者主頁：https://sm.nwafu.edu.cn/szdw/js2/429961.htm

Reference

Shuo Jiao & Yahai Lu. Abundant fungi adapt to broader environmental gradients than rare fungi in agricultural fields. Global Change Biology. doi:10.1111/gcb.15130 (2020).

https://doi.org/10.1111/gcb.15130

文章全文和代碼：https://github.com/YongxinLiu/Note/tree/master/Cooperate/200510JiaoShuoGCG

拓展閱讀

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寫在后面

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學習擴增子、宏基因組科研思路和分析實戰，關注“宏基因組”

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的GCB：农田土壤丰富真菌比稀有真菌适应更广(一作解读+主图重现)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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