专家综述 | 微生物功能多样性:从概念到应用

Journal: Ecology and Evolution

IF: 2.415

Published online 2019 Oct 2

综述：微生物功能多样性:从概念到应用

虽然杂志分不高，但是作者各个都是大佬！

摘要

微生物生态学家逐渐认识到功能多样性是生物多样性模式和生态系统功能之间的重要联系，它决定了微生物之间的营养关系和相互作用。因此，功能多样性的定义和量化具有理论和现实意义。

本文对微生物功能多样性的概念从定义到应用进行了综述。

首先回顾了功能多样性的最初定义，强调了两个基本方面，即所研究的生态单元和用来描述它的功能特征。

然后讨论了微生物世界的特殊性是如何阻碍为大型生物开发的概念和工具在微生物上的直接应用。

接下来提供了有关微生物功能生态学中生态单元类型和功能特征的文献。还提供了超过400种特性的列表，涵盖了广泛的环境相关功能。

最后根据所讨论的不同单位和特征，提供了在微生物系统中利用功能多样性的例子。

背景

生物在生态系统中所执行的功能的多样性，即功能多样性(functional diversity)，被认为是生物多样性模式和生态系统功能之间缺失的一环，并日益被认为是生态系统服务的核心驱动力。

越来越多的人认识到功能多样性模式可能比分类丰富度(taxonomic richness)提供更有力的生态理论支持。

目前微生物功能生态学仍然落后于宏观生态学。1981年才首次发表了微生物功能多样性指数(functional evenness)。

微生物功能生态学目前还没有发展成为一个基于一致概念的成熟研究领域，这主要是由于微生物功能多样性的定义和估计方法的不一致导致的。

描述微生物功能多样性的挑战

功能多样性的一般概念

评估生物多样性的功能性方法基于一个普遍的前提：即为了理解生物多样性和生态系统功能之间的联系，生物在自然系统中所实现的功能比它们的身份更重要。

2016年一篇Trends in Ecology and Evolution提供了一个简单定义，功能多样性为“生物之间的变化特征(variation of traits between organisms)”,即“estimated as the variation of traits in the functional space occupied by an ecological unit”。

生态单元(ecological unit)对应于任何有意义的评估功能多样性的尺度，如个体生物、种群、物种(或OTUs)、群落、元群落、地理区域和大陆。大型生物选择的生态单元通常是群落。

现在人们普遍认为无论选择哪种生态单元，对于概念化、定义、测量并最终理解功能多样性取决于功能特征(functional traits)的测量，“functional ecology”一词往往被“trait‐based ecology”所取代。

总而言之，基于功能的方法使用特性(traits)来描述生态单元在自然系统功能中的作用。

Table S1提供了从2001-2018年不同研究中对功能多样性的不同定义

基于特征的微生物功能多样性研究

生物多样性通常被认为是由分类学（taxonomic）、系统发育（phylogenetic）和功能多样性组成的三位一体。通常利用高度保守的标记基因(细菌和古菌16S rRNA，真菌ITS，真核生物18S rRNA)来估计微生物的分类学和系统发育多样性。

然而在微生物中观察到的广泛的特征并不能用一个基因来概括，因为不同微生物特征的系统发育保守性和复杂性不同。

涉及功能基因较少的简单性状往往出现在系统发育树的浅层，而且往往不为某一分类单元的所有成员所共有，且简单性状更容易在噬菌体、质粒或转座子上发生水平基因转移。

相反，涉及多个功能基因的复杂性状往往在系统发育中高度保守。

总之，这些单基因(16S、ITS和18S)对微生物多样性所提供的功能分辨率是有限的，需要更多以功能为导向、以特征为基础的方法。

微观和宏观生物在功能上的区别以及当前理论框架的局限性

微观和宏观生物之间存在着显著的差异，阻碍了生态理论和概念的直接转移。这些因素包括单个微生物的体积小，这有助于它们对环境变化更敏感；它们的新陈代谢更快，生长速度更快。

在大型生物的功能生态学中，特征通常是在物种水平上测量的，但物种这一概念对于微生物来说就备受争议。operating taxonomic unit (OTU)和amplicon sequence variants (ASV)在功能上都存在局限性。

此外，使用物种水平研究也有问题，因为它需要参考数据库，而且忽略了种内变异。大多数对环境有重要影响的微生物尚未被培养出来，而且大多数功能性特征只能通过可培养的分类单元来验证。

因此，从生理、物理和代谢信息可用于评估个体分类单元的功能多样性。从分类/系统发育推断功能可能只适用于特定的和保守性的功能，如甲烷生成。

水平基因转移和原核物种定义不清使得物种和功能的联系更加困难。基于可培养分类单元可测量代谢或生理特征，许多特征在不同分类单元之间存在差异。但是对于大多数功能，在分类学上差别并不明显。

当功能性方法应用于微生物时，可将群落作为性状的多元连续分布进行评估，这样就可以使用不同性状的频率来描述群落，而不用考虑分类学上的多样性。

在微生物中，基因型和表现型之间的联系比大型生物要窄，许多微生物特征是受基因调控的(如代谢途径、生物膜的形成和毒性)，特征取决于种群大小、细胞活动和环境条件。

尽管有上述限制，但是微生物可能是应用功能性方法的最佳系统。一方面，定义物种是有争议的，由于基因转移和无性繁殖，微生物多样性惊人，采样的限制使我们很难认识性状和功能。另一方面，功能冗余普遍存在，且新的测序方法允许同时记录多个基因。

综上，基于功能的方法可以减少微生物系统的复杂性，更好地了解它们的功能。目前微生物功能生态学是一个比较新的领域，应用功能多样性指标来表征微生物群落并不常见。

微生物功能多样性的定义

作者不建议对微生物功能多样性进行一个普遍的定义，因为作者认为不存在这样的东西。相反，文献表明已经出现了两种微生物功能多样性的观点，它们在生态单元中测量的特征不同。一些作者建议在分类层次上（Taxa）测量性状，而另一些作者认为直接在群落层次上(Community)测量性状更有意义。

下面将讨论这两种方法之间的基本原理，以及所需的数据和可以获得的结果。通过澄清关于微生物功能多样性估计的争论，我们应该能够超越简单的“研究微生物功能多样性”，从而更精确的理解在不同尺度上形成微生物群落功能的因素。

微生物生态学中的功能单元

Taxa‐centered approaches

这种基于分类学的方法也被称之为“genome‐centric” or“organism‐based”。这种方法需要taxa‐traits矩阵才可以进行分析。但是目前的方法很难获得这样的数据。

不过开发这样的方法将为了解微生物世界的功能结构提供有价值的见解。该方法可以处理关于生态位与中性理论的争论，测试系统发育与功能之间的联系，确定哪些功能具有更高或更低的功能冗余。此外，该方法将使我们能够识别具有独特功能潜力的类群，它们在生态系统中可能是不可替代的关键物种(keystone species)。

Community‐centered approaches

在微生物功能生态学中应用最广泛的方法是直接利用群落的特征来比较群落，而这些特征往往归结为特定基因的组成和丰富程度。然而，宏基因组学产生的数据适合于将基于性状的分析从分类单元扩展到群落级别，从而避免了在较低级别组织中存在的水平基因转移的混淆效应。

但是事实上，似乎没有一个分类学上的分异可以直接转化为功能上的分化，特别是因为微生物所携带的许多功能是多余的。很多研究也发现了群落在分类和功能组成上的差异。基于这一观点，越来越多的研究提出微生物生态学的单位应该是基因，而不是单个分类单元。

另一些人主张“没有物种的微生物生态学(microbial ecology without species)”，他们提出这样的问题:将一个群落划分为物种/OTUs是否恰当地描述了微生物世界。这与系统生物学的观点是一致的，即一个群落不仅仅是其各部分的总和，而且由于生活在相邻环境中并相互作用的生物体集合而表现出突现特性。因此，群落级特征应该更容易与群落级的性质联系起来。

因此作者认为，利用群落水平特征来评估微生物功能多样性是表征微生物系统功能和研究微生物功能生物地理学的一个进步。

基因型的微生物特征

Genotypic microbial traits

利用测序方法进行基因组重建是利用基因型特征来描述一个分类单元的功能潜力的最常用方法。

除此之外，一些作者提出利用GC含量、每个基因组的基因数量、有效基因组大小或16S rRNA基因拷贝数等基因型特征对微生物进行功能表征。这些以基因组为中心的方法是很有前途的，也是系统理解微生物群落的重要前提。但是这些方法仍然很新颖，要让广大用户接受它们可能需要一些时间。此外，基因组重建方法的一个值得注意的缺点是大多数宏基因组组装的基因组是拼接的，不一定准确地描绘单个物种。

从以群落为中心的观点来看，群落可以被定义为一个由一系列基因组成的功能文库，这些基因可能是由一组给定的环境条件所选择的。有两种主要的方法来描述群落的宏基因组。一是利用一个群落的分类组成来推断其功能，如PiCRUST; Tax4Fun;Vikodak等工具。第二种方法是基于宏基因组或宏转录组的测序以及随后对功能基因或通路的功能分类。一旦确定了一个群落的宏基因组含量，就可以估计出几个基因型特征，如GC含量及其变化、有效基因组大小或宏基因组功能数量。

另一种方法是将功能基因视为群落特征，将基因变异的多样性作为特征值，因为它反映了携带与基因相关的功能的生物的多样性。这种方法主要归结为得到基因的总丰度，即群落中序列的数量、基因芯片、qPCR等。

通过考虑它们的丰富度或均匀度而不是它们的绝对丰富度，可以对基因变异多样性进行更精细的表征。例如，反硝化速率与nir基因丰度分布的均匀性的关系比与它们的丰度或nir基因拷贝总数的关系更强。

为了使基因型性状成为微生物功能生态学的标准，将需要验证它们与表型性状和相关生态策略的实际联系。为了实现这一目标，作者提供了一个包含400多个基因型功能性状的列表，其中包括与生物地球化学、生态学、环境科学和人类健康相关的微生物功能。这些表中功能基因的特征和分类是使用NCBI、UniProt或EXpasy等数据库中提供的信息实现的，也基于广泛的文献综述。

微生物表型特征

Phenotypic microbial traits

以分类为中心的观点来看，表型特征包括生物体的特征(如细胞大小、形状、活力、孢子形成、生长速度、化学计量)、环境偏好(如需氧量、最佳pH值、温度和耐盐性)和代谢能力(如某些酶的产生)。

表型性状有时可以从基因型性状中推断出来，但它们大多是通过培养生物来估计的，通常在受控和/或有利的条件下测量。因此实验室中的一个分类单元相关的表型是否会在原位被观察到，目前还不确定，这是基于培养和无培养方法的一个共同缺点。类群表型性状数据的缺乏甚至比基因型性状更明显，这主要是由于大多数微生物群缺乏可培养的代表。

从以群落为中心的角度来看，表型特性可以对应于群落聚集特性。例如基质使用情况、气体的产生、化合物的降解或生物过程的时间稳定性(如生物量的产生、化合物降解的速率)。

这些群落级表型性状比分类级表型性状更难预测，特别是因为它们是由许多生物体相互作用产生的。

新方法提供了根据群落内的活动或生理状态来识别功能群体的机会。例如，稳定同位素探测(SIP)允许识别吸收了预先用同位素标记的特定底物的生物体。这样就有可能识别出在特定化合物上表现类似的微生物群，或者基质上表现类似的微生物功能群。在土壤系统中，SIP可与高分辨率次级离子质谱(NanoSIMS)或拉曼光谱结合，以深入了解微生物的原位功能。在水生和土壤环境中，SIP可与流式细胞(FCM)和细胞分选相结合，以识别水样中的微生物功能群。

接下来针对基于分类和基于群落的方法分别举了例子。

基于分类的方法，不同环境条件下16S rRNA群落表现出了显著的差异性；

基于群落的方法，扩增mcrA和mmoX两类功能基因得到了不同的多样性；基因芯片研究了nifH，mcrA，ureC等多个基因的丰度。

总结

在分子时代，确定哪些数据是最相关的是很重要的。在大多数研究中，所关心的问题与功能相对应，因此作者建议关注功能多样性。

微生物功能生态学正处于其构建的关键时刻，新型工具不断开发，微生物功能生态学领域需要坚实的基础。作者希望在这里提出的观点将激发对这一目标的思考和讨论。

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