北京大氣降水中細菌氣溶膠的多樣性研究

梁宗敏,杜 睿,杜鵬瑞,王亞玲,李梓銘 (中國科學院大學資源與環境學院,北京 100049)

北京大氣降水中細菌氣溶膠的多樣性研究

梁宗敏,杜 睿*,杜鵬瑞,王亞玲,李梓銘 (中國科學院大學資源與環境學院,北京 100049)

利用16S rRNA基因測序分類學技術,分別以北京市區2011及2012年不同月份的降水樣品中細菌的基因組DNA為模板,通過克隆、測序構建基因組文庫,研究了北京市大氣降水中細菌的群落結構組成及多樣性變化.系統發育分析結果表明,變形菌門(Proteobacteria) (α-,β-,γ-)是北京市降水樣品中細菌的優勢菌群(75.6%～100%),另外包括擬桿菌門(Bacteroidetes)、放線菌門(Actinobacteria)、異常球菌門(Deinococcus-Thermus)、藍藻門(Cyanobacteria)、硝化螺菌門(Nitrospira)、厚壁菌門(Firmicutes)共7個主要門類的細菌,以及未定菌(TM7).多樣性指數分析結果顯示,不同的降水樣品,細菌群落結構組成及多樣性均存在著差異性,冬季 12月份雪水樣品細菌群落結構多樣性明顯高于其他季節的樣品,細菌群落多樣性(Shannon, H)特點是,冬季>秋季>夏季.

降水；細菌；群落結構；多樣性；16S rRNA

大氣水環境代表著一種極端的生存環境,低溫、低壓、高輻射、相對較低的pH值以及含有有機物與無機物相混合的復雜混合物[1].然而細菌不僅可以在這種環境下生存[2-3],而且還可以調節云與降水的理化性質[4].大氣中的細菌通常吸附在塵埃粒子表面而懸浮在大氣中. 濕清除是大氣氣溶膠粒子的主要清除機制之一,它是指大氣氣溶膠粒子參與云滴的形成,并在云滴增長和發展為降水的過程中,被云、降水收集而隨降水下落至地面,包括云內清除和云下清除兩個過程[5].降水過程能夠明顯沖刷和凈化大氣中的細菌等微生物氣溶膠[6-7].

大氣生物氣溶膠與城市空氣污染、城市環境質量以及人類健康密切相關[8-9].城市生態系統中,大氣中微生物狀況是城市環境綜合因素的集中表現,是評價城市空氣質量的重要指標[10].近年來,國際大氣科學重新開始關注生物氣溶膠,尤其是細菌作為生物冰核在氣候變化、降水形成與分布過程中的作用及貢獻.已有的研究表明:細菌、真菌、病毒以及藻類等生物氣溶膠粒子可作為云凝結核(CCN)和冰核(IN),參與大氣云物理和化學過程,影響大氣降水、大氣化學以及微生物的地球化學循環[11-14].云中的異質核化過程是影響大氣降水形成的關鍵因素之一,而已經發現的冰核細菌(可以在-10℃以上較溫暖的溫度條件下催化液滴產生冰核的細菌[15])如Pseudomonas syringae,是被公認的冰核活性最強的菌種[16],研究發現它可在-2℃凍結[17].

為能更有效地反映大氣中的微生物群落結構,了解降水中微生物的群落變化機制,尤其是了解細菌的群落結構與多樣性的變化特點非常必要.已有國內外學者通過培養的方法獲得的大氣微生物氣溶膠中細菌的群落結構組成與多樣性

[18-19].然而,大氣中可培養細菌的量占總量的比值僅為 1%左右,對于細菌等微生物多樣性的認知,存在很大程度的不足[20].近些年,分子生物學技術在研究環境樣品微生物的多樣性及群落結構中,已發展成為一種成熟且有效的方法[21-23].本研究是基于16S rRNA基因的分子生物學技術手段,通過多樣性分析與系統發育分析,對北京城市環境中2011年和2012年不同月份降水中細菌的群落結構組成與多樣性進行的了研究,旨在描述北京市降水中細菌的群落結構、物種多樣性以及不同季節的變化特征.

1 材料與方法

1.1 采樣點

大氣降水樣品于2011年(8、12月)與2012年(5、6、7、8、9月)分別采集于北京市中國科學院大學教學樓二樓樓頂(39°54′N,116°14′E,高度約 10m)與北京市中國科學院大氣物理研究所實驗樓樓頂(39°55′N, 116°26′E,高度約 40m),兩者分別地處北京市西五環與北四環,附近為科研樓以及居民生活區.

1.2 樣品

1.2.1 樣品采集 2011年8月份采集的樣品(標記為B18)、12月(B112,雪),為保證每次實驗所需的雨水量,同時使用多個 3L玻璃燒杯收集雨水,杯口處加置可以增加接水面積的不銹鋼漏斗.每月多次收集雨水,每次收集時間不超過 24h,所接雨水盡快移至 4℃冰箱保存直至累積接雨量到1.5L左右開始過濾.

2012年5～9月的樣品(分別標記為B5, B6, B7, B8, B9)采集使用的是長沙湘藍科學儀器有限公司生產的降水自動采樣器(APS-2B).除在7、8月份的雨季是24h內降水過程的雨水累積樣品,其他月份的雨水樣品通常是每月中多天次降水的累積樣品.以上實驗器材等用品使用前均經過嚴格的高壓蒸汽滅菌處理.

1.2.2 樣品處理 使用真空抽濾泵(津騰公司)與硝化纖維素濾膜(孔徑 0.22μm,直徑 47mm,美國 Millipore公司生產)進行雨水過濾,過濾雨水量為 1L.過濾之后的膜置于-20℃保存,雨水原液、濾液各取100mL于4℃保存.

1.3 樣品的處理

1.3.1 DNA的提取 在超凈臺中,把每個濾膜剪成碎片,分別裝入 2mL的離心管中,使用 FastDNA SPIN試劑盒(MP Biomedicals公司,美國),按照操作說明提取DNA.提取的DNA用1%的瓊脂糖凝膠電泳(TBE緩沖液)檢測,然后-20℃保藏.

1.3.2 PCR擴增 以上述提取的總 DNA作為擴增模板.采用細菌16S rRNA基因片段上的通用引物 27f(5'-AGAGTTTGATCCTGGCTCAG-3')和1492r(5'-GGTTACCTTGTTACGACTT-3')[24]對降水樣品進行PCR擴增.PCR儀為美國Bio-Rad公司生產50μL的反應體系:200μM d NTP (Takara), 0.2μmol/L引物(Invitrogen),10×buffer (Takara), 2.5U Taq DNA聚合酶(Takar-a), 8% (W/V)BSA (美國).反應程序:95℃預變性5min;95℃變性1min;55℃退火1min;72℃延伸1.5min,35個循環; 72℃延伸

10min.

1.3.3 克隆與測序 PCR產物使用 GeneJET PCR試劑盒(Fermentas,美國)按照操作說明進行純化,然后克隆;PCR純化產物與 pGEM-T Easy Vector (Promega,美國)在T4連接酶及緩沖液的作用下連接,4℃靜置 16h;連接體系按照操作說明轉化到大腸桿菌 DH-5α(Takara)中,LB培養液中搖菌培養1.5h,然后把菌液涂布到含有100μg/mL氨芐青霉素的LB平板上;篩選白色菌落采用M13f (5'-GTTTTCCCAGTCACGAC-3')和 M13r(5'-CAGGAAACAGCTATGAC-3')引物做菌落PCR,然后隨機挑選出 100個左右的陽性菌落,交由上海美吉生物醫藥科技有限公司進行測序.

1.4 系統發育分析

1.4.1 系統發育多樣性分析 利用 Mallard軟件(http://www.bioinformatics-toolkit.org/Mall ard)對測序所獲得的16S rRNA序列片段進行嵌合體檢測,去除嵌合體.利用 Mothur軟件(http://www. mothur.org/wiki/OTU-based_approa-ches)按照不小于97%的相似性劃分成一個OTU(Operational Taxonomic Units)的原則,對樣品序列進行 OTU的劃分.利用RDP在線分類程序對處理好的16S rRNA序列片段進行初步的系統分類.把處理之后有效的16S rRNA序列片段提交到GeneBank (http://www.ncbi.nlm. nih.gov/),獲取序列號.最后,使用Mothur生成稀有度曲線以及群落系統發育樹. 1.4.2 物種多樣性指數分析 物種多樣性指數(Shannon’s diversity indices, H),物種豐度(Species richness, Chao 1),稀有度曲線(Rare-faction curves)與覆蓋率(Coverage)分別采用不同的Mothur程序(http://www.mothur.org/wiki/Shannon; http://www.mothur.org/wiki/Chao;http://www. mothur.org/wiki/Rarefaction.sin;http://www.mothur. org/wiki/Coverage)分析.

1.5 核酸序列提交號

將處理后的有效序列提交至GenBank數據庫中,獲得的登錄號為KF010653-KF010774.

2 結果與討論

2.1 16S rRNA序列多樣性指數分析

對472個克隆序列進行16S rRNA基因序列分析,分別來自 7 個不同樣品的克隆文庫:B5(69個克隆),B6(57 個克隆),B7(82 個克隆),B8(67 個克隆),B9(93個克隆),B18(59個克隆),B112(45個克隆).以序列相似性大于或者等于97%劃分為同一個 OTU 的標準進行多樣性分析,共有 113 個OTUs (表1).

表1 降水中細菌16S rRNA基因文庫生物多樣性指數與物種豐度評估Table 1 Biodiversity indices and richness estimators in the clone libraries based on 16S rRNA gene of the precipitation samplers

圖1 克隆文庫中基于OTUs的稀有度曲線Fig.1 Rarefaction curves of observed OTUs richness in the clone libraries

多樣性分析包括:稀有度曲線,群落系統發育樹,物種豐度,多樣性指數以及覆蓋率.從7個不同樣品劃分的OTUs與預期OTUs來看,樣品中細菌具有很高的多樣性.覆蓋率(80%～88%)表明樣品測序結果已包含了主要的細菌優勢種群,這同基于物種豐度計算出來的稀有度曲線是一致的(圖 1).另外,不同月份降水中的細菌群落多樣性存在一定的差異.群落多樣性指數(H)以及物種豐度指數(Chao l)表明,2012年5～9月降水中的細菌群落多樣性有逐漸增加的趨勢;2011年8月份降水中細菌群落多樣性比同年 12月份的要低;2011年與2012年同期8月份降水中的物種多樣性存在一定的差異.

2.2 降水樣品中細菌群落結構分析

圖2 細菌群落結構比例組成Fig.2 Proportion of bacteria community structure

各樣品細菌群落結構比例如圖2所示.變形菌門(革蘭氏陰性,G-)是優勢菌群,在 B5,B6,B7, B8,B9,B18,B112中各占比例分別為87.0%,98.2%, 96.3%,97%,100%,98.3%,75.6%;不同時期樣品中變形菌綱(α-,β-,γ-)的比例各不相同,不同年份同時期的 B8(α-70.1%,β-25.4%,γ-1.5%)與 B18 (α-8.5%,β- 89.8%)細菌的比例組成也存在很大的差異.細菌群落結構分析結果表明,革蘭氏陰性菌(G-)明顯要多于革蘭氏陽性菌(G+),這與國內外學者在不同環境中的研究結果一致,通過可培養的方法獲得細菌 G+均多于 G-[18-19],而通過非培養的方法所獲得的細菌則 G-多于 G+[25-27],這也符合 G-細菌可生活在低氣溫,甚至嗜冷環境中

[18]以及對輻射有抗性[28]的結論.

北京市大氣降水中的細菌具有很高的多樣性與豐富的群落結構組成,本研究發現了 8個主要門類的細菌:變形菌門、擬桿菌門、放線菌門、異常球菌門、藍藻門、硝化螺菌門、厚壁菌門以及未定菌門.變形菌門主要包括α變形菌綱,β變形菌綱,γ變形菌綱以及未分類的變形菌綱,其中β變形菌綱和γ變形菌綱屬于優勢菌亞群,這與國內外研究一致[25,29],以上研究表明,變形菌門類微生物適合在大氣水環境中生存.Fang等[19]和Gonzalez等[30]通過可培養的方法檢測北京市大氣中的細菌,所得到的只有變形菌門、厚壁菌門和放線菌門,說明可培養方法用于了解環境樣品細菌的多樣性,其靈敏度要低于分子生物學方法.另外,降水中存在一定量的未知菌(TM7,1.2%～7.2%),表明即使通過分子生物學方法,降水中仍有一部分細菌未被我們所認知.

目分類水平的細菌群落結構組成見表 2,α變形菌綱中微生物主要有柄桿菌目(Caulobacterales),根瘤菌目(Rhizobiales),紅桿菌目(Rhodobacterales),螺 菌 目 (Rhodosperillales) 鞘 脂 單 胞 菌 目(Sphingomonadales),其中根瘤菌目(Rhizobiales)是α變形菌綱中的優勢菌群.β變形菌綱中含有的微生物優勢菌群是伯克氏菌目(Burkholderiales),同時,還有一定量未分類的微生物類群.γ變形菌綱中的微生物主要由潛在病原菌組成,除B18樣品外均發現了假單胞菌目(Pseudomonadales).根瘤菌目常生活在土壤環境中,土壤是大氣微生物氣溶膠的一個重要源,降水樣品中存在豐富的根瘤菌(例如 B8),可能是受到某一次人為或者自然活動的影響,同時也表明了大氣中微生物的群落結構組成易受人為或自然活動的影響.假單胞菌目是寄生在植物上潛在的病原菌,大氣中普遍存在該類細菌,說明植被區域是大氣微生物來源的穩健類型之一[5].

2.3 細菌群落結構與多樣性的季節性變化

聚類樹聚類在同一個分支上的樣品相似性較高,因此樣品 B5、B6、B7、B8、B9、B18、B112之間聚類分析結果(圖 3)表明:同一季節內降水中微生物的群落結構相似性較高,如夏季樣品B5、B6、B7;秋季樣品B8、B9;冬季樣品B112單獨聚類在一個分支,而且群落結構相似性相比較秋天來看比夏天高;另外,2011年秋季樣品B18也是單獨聚類在一個分支,位置處在同年冬季樣品B112與次年秋季樣品B8、B9之間.這些現象表明降水中細菌的群落結構與月份、季節以及年份相關.這也驗證了把大氣降水樣品按照季節性劃分來分析細菌的群落結構組成與多樣性的可行性與正確性.同一季節內的微生物群落結構相似性較高,像夏季的B5、B6、B7;秋季的B8、B9.不同季節的細菌群落差異性顯著,像冬季(B12),秋季(B8,B9)與夏季(B5,B6,B7),它們的聚類結果完全在不同的分支結構上.另外,相同月份不同年份的樣品分析結果也存在差異性,B8,B18多樣性指數與物種豐度指數均差別較大,而且聚類結果相似性較差,表明不同年份即使是相同時期的降水,其中的微生物群落結構及多樣性也會因氣象因素等條件變化而產生很大的差異,氣象條件能直接影響細菌的群落結構組成與多樣性[17].分子生物學分析結果表明,北京市各月份降水中的細菌存在差異性.總體而言,按照季節性劃分七個月份的樣品,細菌多樣性與物種豐度的趨勢為冬季(B112)>秋季(B8、B18、B9)>夏季(B5、B6、B7)(表2),這與2010年Fahlgren等[26]采集海邊空氣樣品得到的細菌多樣性與群落結構研究結果一致.但Fang等[19]與Kaarkainen等[31]通過直接采集培養大氣中的細菌的研究結果不一致,其多樣性與物種豐度則在夏秋季最高.造成結果不同的原因可能是,由于樣品的來源不同,后者收集的樣品直接取自于大氣樣品,而非來自于大氣降水;夏秋季雨水相對較多,濕沉降作用對大氣沖刷明顯,造成夏秋雨水中細菌的多樣性及物種豐度較冬季低;另外,已有研究表明大氣中的細菌能夠降解并利用大氣中的有機物,如甲酸、乙酸等[32],從我們同期觀測到的數據也顯示此類低分子量的有機酸濃度是冬季>夏秋季(數據略),大量的觀測結果顯示有機氣溶膠粒子是大氣云凝結核與冰核的重要組成成分[32],在提供給細菌附著點的同時也能夠滿足細菌代謝的營養需求,大氣中有機污染物可為細菌等微生物的生長與代謝提供所需的物質

[33].夏季降水中發現了包括未定菌門在內的 5個門類的細菌,秋季降水中發現了 3個門類的細菌,冬季降水中發現了5個門類的細菌,其中藍藻門、硝化螺菌門、厚壁菌門是冬季降水中獨有的.可能原因是冬季降水較少,大氣中懸浮的固體顆粒物懸浮時間較長,有助于微生物附著與生存.季節內各月份細菌群落多樣性變化不大.Maron等

[34]研究認為,大氣中細菌群落結構的季節性變化主要是由氣候以及大氣的改變所觸發的.

圖3 聚類分析不同降水中細菌群落的相似性Fig.3 Cluster analysis of the bacteria community from the different precipitation

表2 樣品中變形菌綱目分類的組成(%)Table 2 The taxonomic distribution of proteobacteria (Alpha-,Beta-,Gamma-) for each samples(%)

氣候在改變細菌群落結構組成與多樣性的同時,具有冰核活性的細菌對云與降水的形成也具有實質性的影響,因此微生物至少可能在區域性地帶影響大氣水循環與氣候[13-14,35].本研究中經對比分析發現樣品 B112含有假單胞菌屬,已經證實具有很高冰核活性(Ice Nuclei Activity, INA)的丁香假單胞菌種[24,36]就是該屬菌種,一定程度上或許可以推測,大氣降水中可能存在著具有冰核活性的細菌而且能夠在云與降水過程中起到作用[37],這也是我們接下來的工作重點,利用分子生物學方法來揭示大氣降水中的冰核活性菌的存在與否.

3 結論

3.1 北京市大氣降水中的細菌群落具有很高的多樣性,共發現了8個門類的細菌,革蘭氏陰性菌比例大于革蘭氏陽性菌,其中優勢菌群是變形菌門,β變形菌綱和γ變形菌綱屬于優勢菌亞群.此外,大氣降水中還有一定量未被認知的細菌.

3.2 北京市大氣降水中的細菌群落結構多樣性,不同季節、不同年份均有所差異.整體而言,北京市大氣降水中的細菌多樣性具有季節性變化,冬季細菌多樣性最高,秋季次之,夏季最低.

3.3 北京市大氣降水中細菌群落的聚類分析結果表明,同一季節內大氣降水的細菌群落結構相似性較高;季節性的氣候差異性越明顯,細菌群落間的相似性越低.

[1] Amato P, Menager M, Sancelme M, et al. Microbial population in cloud water at the Puy de Dome: Implications for the chemistry of clouds [J]. Atmos. Environ., 2005,39(2):4143-4153.

[2] Bauer H, Kasper-Giebl A, Loflund M, et al. The contribution of bacteria and fungal spores to the organic carbon content of cloud water, precipitation and aesosols [J]. Atmospheric Research, 2002,64:109-119.

[3] Sattler B, Puxbaum H, Psenner R. Bacerial growth in supercooled cloud droplets [J]. Geophysical Research Letters, 2001,28:239-242.

[4] Cochet N, Widehem P. Ice crystallization by Pseudomonas syringae [J]. Applied Microbiology and Biotechnology, 2000, 54:153-161.

[5] Sun J, Ariya P A. Atmospheric organic and bio-aerosols as cloud condensation nuclei (CCN): A review [J]. Atmos. Environ., 2006, 40:795-820.

[6] Hu Q X, Chen Z S, Xu G Q, et al. Study on particle chart of airborne microbe in Beijing area [J]. Environmental Monitoring in China, 1991,7(1):9-11.

[7] Marchisio V F, Cassinelli C, Tulloi V, et al. Outdoor airborne dematophytes and related fungi: A survey in Turi [J]. Mycoses, 1992,5:251-257.

[8] Peccia J, Hospodsky D, Bibby K. New directions: a revolution in DNA sequencing now allows meaningful integration of biology with aerosol science [J]. Atmos. Environ., 2011,45:1896-1897.

[9] Lee T, Grinshpun S A, Martuzevicius D, et al. Relationship between indoor and outdoor bioaerosols collected with a button inhalable aerosol sampler in urban homes [J]. Indoor Air, 2005, 16:37-47.

[10] Wright J, Greene V, Paulus H. Viable microorganisms in an urban atmosphere [J]. Journal of Air Pollution Control Associate, 1969,19:337-339.

[11] Bauer H, Giebl H, Hitzenberger R, et al. Airborne bacteria as cloud condensation nuclei [J]. J. Geophys. Res., 2003,108: AAC2/1-AAC2/5.

[12] Franc G D, Demott P J. Cloud activation of airborne Erwinia carotovora cells [J]. J. Appl. Meteor., 1998,37:1293-1300.

[13] Andreae M O, Rosenfeld D. Aerosol-cloud-precipitation interactions. Part 1. The nature and sources of cloud-active aerosols [J]. Earth Sci., 2008,89:13-41.

[14] Prenni A J, Petters M D, et al. Relative roles of biogenic emissions and Saharan dust as ice nuclei in the Amazon basin [J]. Nat. Geosci., 2009,(2):401-404.

[15] Maki L R, Willoughby K J. Bacteria as biogenic sources of freezing nuclei [J]. Appl. Meteor., 1978,17:1049-1053.

[16] Li J, Martha PI, Lee T C. Effects of ice nucleation active bacteria on the freezing of some model systems [J]. Int. J. Food Sci. Technol., 1997,32:41-49.

[17] Maki L R, Galyan E L, Chang-Chien M M, et al. Ice nucleation induced by Pseudomonas syringae [J]. Appl. Microbiol., 1974, 28:456-459.

[18] Amato P, Parazols M, Sancelme M, et al. Microorganisms isolated from the water phase of tropospheric clouds at the Puy de D?me: major groups and growth abilities at low temperatures [J]. FEMS Microbiol. Ecol., 2007,59:242-254.

[19] Fang Z G, Ouyang Z Y, Zheng H, et al. Culturable airborne bacteria in outdoor environments in Beijing, China [J]. Microb. Ecol., 2007,54: 487-496.

[20] Lighthart B. Mini-review of the concentration variations found in the alfresco atmospheric bacterial populations [J]. Aerobiologia, 2000,16:7-16.

[21] Nocker A, Burr M, Camper A K. Genotypic microbial community profiling: a critical review [J]. Microbial Ecology, 2007,54: 276-289.

[22] 鄭艷玲,侯立軍,陸 敏,等.崇明東灘夏冬季表層沉積物細菌多樣性研究 [J]. 中國環境科學, 2012,32(2):300-310.

[23] 姜睿玲,楊統一,唐玉斌,等.多環芳烴污染對桑園土壤微生物結構及種群多樣性的影響 [J]. 中國環境科學, 2012,32(9):1655-1661.

[24] Weisburg W G, Barns S M, Pelletier D A, et al. 16S ribosomal DNA amplification for phylogenetic study [J]. J. Bacteriol., 1991,173:697-703.

[25] Despres V R, Nowoisky J F, Klose M, et al. Characterization of primary biogenic aerosol particles in urban, rural, and high-alpine air by DNA sequence and restriction fragment analysis of ribosomal RNA genes [J]. Biogeosciences, 2007,4:1127-1141.

[26] Fahlgren C, Bratbak G, Sandaa R A, et al. Diversity of airborne bacteria in samples collected using different devices for aerosol collection [J]. Aerobiologia, 2010,27:107-120.

[27] Fierer N, Liu Z Z, Rodriguez-Hernandez M, et al. Short-term temporal variability in airborne bacterial and fungal populations [J]. Appl. Environ. Microbiol., 2008,4:200-207.

[28] Christner B C, Mosley-Thompson E, Thompson L G, et al. Bacterial recovery from ancient glacial ice [J]. Environmental Microbiology, 2003,5:433-436.

[29] Maron P A, Lejon D P H, Carvalho E, et al. Assessing genetic structure and diversity of airborne bacterial communities by DNA fingerprinting and 16S rDNA clone library [J]. Atmos. Environ., 2005,39:3687-3695.

[30] Gonzalez-Toril E, Amils R, Delmas R J, et al. Bacterial diversity of autotrophic enriched cultures from remote, glacial Antarctic, Alpine and Andean aerosol, snow and soil samples [J]. Biogeosciences, 2009,6:33-44.

[31] Kaarkainen P, Meklin T, Rintala H, et al. Seasonal variation in airborne microbial concentrations and diversity in landfill, urban, and rural sites [J]. Clean, 2008,36:556-563.

[32] Herlihy L J, Galloway J N, Mills A L. Bacterial utilization of formic and acetic acid in the rainwater [J]. Atmospheric Environment, 1987,21:2397-2402.

[33] Ariya P A, Nepotchatykh O, Ignatova O, et al. Microbiological degradation of atmospheric organic compounds [J]. Geophysical Research Letter, 2002,29:1231-1232.

[34] Maron P A, Mougel C, Lejon D P H, et al. Temporal variability of airborne bacterial community structure in an urban area [J]. Atmos. Environ., 2006,40:8074-8080.

[35] Poschl U, Martin S T, Sinha B, et al. Rainforest aerosols as biogenic nuclei of clouds and precipitation in the Amazon [J]. Science, 2010,329:1513-1516.

[36] 王亞玲,杜 睿,梁宗敏,等.冰核細菌Pseudomonas syringae是否可以影響大氣的冰核核化過程 [J]. 科學通報, 2012,57:2413-2418.

[37] Morris C E, Georgakopoulos D G, Sands D C. Ice nucleation active bacteria and their potential role in precipitation [J]. Phys., 2004,121:87-103.

致謝：感謝中國科學院大氣物理研究所在樣品采集階段提供的幫助與支持.

《中國環境科學》被Ei收錄

根據Ei 總部2013 年頒布的期刊收錄情況,《中國環境科學》已被Ei 數據庫作為源期刊收錄,詳見http://www.chinaeidata.com/periodical.htm

《中國環境科學》編輯部

2013-03-14

Phylogenetic diversity of bacteria areasols in precipitation of Beijing Area.

LIANG Zong-min, DU Rui*, DU Peng-rui,

WANG Ya-ling, LI Zi-ming (College of Resource and Environment, University of Chinese Academy of Science, Beijing 100049, China). China Environmental Science, 2014,34(2)：317～323

Atmosphere bioaerosols was always closely linked with the health of human beings and flora and fauna, however, recent studies suggested that the bio-aerosols may impact the environment and climate change directly by acting as cloud condensation nuclei (CCN) and/or ice nucleation (IN). Unfortunately, there was still little knowledge about the composition of microbial community of the biological ice nucleis in the precipitation, especially, in China mainland. At present study, the precipitation samplers were taken from the Beijing city area. The sampling was carried out in different months in 2011 and 2012. The bacterial diversity was analyzed using the 16S rRNA gene sequencing based approaches. Seven clone libraries were established resulting from the different rain-water sampling months. The results indicated that Proteobacteria (75.6%～100%) were dominant in the precipitation including Alphaproteobacteria, Betaproteobacteria,and Gammaproteobacteria. While other bacterial communities such as Bacteroidetes, Actinobacteria, Deinococcus-Thermus, Cyanobacteria, Nitrospira and Firmicutes were involved as well. Furthermore, a small proportion of undetermined bacteria (TM7, 1.2%～7.2%) were also found. In addition, microbial diversity in the snow water samplers was obviously much more than that in the rain-water samplers, which suggested that some biological ice nuclei may present and influence in the formation of precipitation. Moreover, results showed that Pseudomonas, in which some strains with high effective ice nucleation activity, was also found in the samplers. Therefore, further concerns should be done for the climatic effect of these microbes.

precipitation；bacteria；community；diversity；16S rRNA

X513

：A

：1000-6923(2014)02-0317-07

梁宗敏(1986-),男,河南周口鹿邑縣人,中國科學院大學碩士研究生,主要從事大氣生物氣溶膠的多樣性研究.

2013-06-21

國家自然科學基金(41175135)

* 責任作者, 副教授, ruidu@gucas.ac.cn