지질학과 토지 이용은 태평양 섬 대수층의 질소와 황 순환 지하수 미생물 군집을 형성합니다.

May 08, 2023

ISME 커뮤니케이션 3권, 기사 번호: 58(2023) 이 기사 인용

측정항목 세부정보

자원이 제한된 섬 주민들은 하와이에서 천년 넘게 번성해 왔지만 이제는 수자원의 보안과 지속 가능성을 포함한 기본 자원에 대한 공격적이고 새로운 도전에 직면해 있습니다. 지하수 생태계의 미생물 군집을 특성화하는 것은 수문 지질 복합 대수층의 토지 관리로 인한 인간 영향의 변화를 추론하는 강력한 접근 방식입니다. 본 연구에서는 지질학과 토지 관리가 지구화학, 미생물 다양성 및 대사 기능에 어떻게 영향을 미치는지 조사합니다. 우리는 16S rRNA 앰플리콘 시퀀싱을 통해 지구화학 및 미생물 군집을 분석하는 하와이 코나의 Hualālai 유역에서 2년에 걸쳐 총 19개의 우물을 샘플링했습니다. 지구화학적 분석 결과 북서쪽 화산 균열 지대를 따라 황산염 농도가 상당히 높았으며, 높은 질소(N)는 높은 현장 하수 처리 시스템(OSDS) 밀도와 상관관계가 있는 것으로 나타났습니다. 추정 N 및 황(S) 순환기로 분류된 865개의 ASV를 포함하여 총 12,973개의 Amplicon 서열 변이체(ASV)가 220개의 샘플에서 식별되었습니다. N 및 S 순환기는 완전한 탈질화와 결합된 추정 S-산화제(Acinetobacter)에 의해 지배되었으며, 지구화학으로 분류된 샘플 중에서 비교적 최대 4배까지 상당히 농축되었습니다. Acinetobacter의 상당한 존재는 지하수 대수층에 의존하는 섬 주민들에게 생태계 서비스를 제공하는 미생물 기반 S-산화 및 탈질화에 대한 화산 지하수의 생물학적 정화 잠재력을 추론합니다.

미생물은 수문학, 지질학, 토지 이용 사이의 복잡한 상호작용에서 규제 역할을 하며[1, 2] 매우 가변적인 지하수 생지화학을 초래합니다. 지하 지하수 대수층의 미생물은 지구 미생물의 약 40%를 차지하며[3, 4] 깨끗한 식수 제공을 포함한 생태계 서비스에 중요합니다. 지하 미생물 군집은 유기물을 분해하고 질소(N), 황(S), 철(Fe)을 순환시켜 수질을 개선합니다[5]. 퇴적 시스템의 산화환원 구조와 달리, 반대되는 산화환원 반응은 독특한 미세 환경(예: 생물막, 입자)에서 동시에 발생하여 넓은 지하 수생 서식지에서 다양한 지하수 미생물군집을 생성합니다[6, 7]. 결과적으로 무기 화합물을 에너지원으로 사용하는 것(화학석탄 독립 영양)은 지하수 생태계에서 매우 일반적인 대사 경로이며, 종종 산소(O) 및 질산염과 함께 탄소(C), 수소(H) 및 황(S) 순환과 연결됩니다. (NO3−)는 가장 널리 사용되는 전자 수용체입니다 [1]. 하와이 심층 지하수 대수층에서 수행된 소수의 미생물군집 연구 중 하나에서 분석 결과 주로 화학영양 대사를 특징으로 하는 높은 기능적 다양성이 밝혀졌습니다[8].

지하수 생태계의 미생물 군집을 특성화하는 것은 수문지질학적으로 복잡한 대수층에서 인간의 영향과 토지 이용으로 인한 지구화학적 변화를 추론하는 강력한 접근 방식입니다[9, 10]. 지하 미생물 군집 구조 및 다양성의 변화는 사용자에게 수질 저하를 경고할 수 있습니다. 왜냐하면 지하의 미생물은 토지 이용 변화 및/또는 오염 물질로 인한 환경 변화에 빠르게 반응하여 다양성이 감소하고 생지화학적 경로가 단축되기 때문입니다[11, 12]. 하와이에서는 모든 수자원이 거의 전적으로 지하수에 의존하기 때문에 이는 특히 중요합니다. 하와이 식수 공급의 약 89%는 지표수(예: 저수지, 빗물 집수)[13] 및 소규모 담수화 활동의 기여가 최소화된 지하수 자원에 위치합니다. 하와이는 미국에서 1인당 오물통 수가 가장 많은 곳입니다[14]. 개인 현장 하수 처리 시스템(OSDS, 오수 풀)과 농업으로 인한 비점오염원 오염은 해안 생태계에 영향을 미치는 인간 유래 영양분의 두 가지 주요 원인이며 하와이의 주요 환경 문제로 인식되어 왔습니다[15,16 ,17,18].

3. Sequencing error probabilities were modeled with dada2's iterative learn errors function and denoised with an iterative partitioning algorithm with default parameters. Reads were merged and any pairs with an overlap of fewer than 20 bases, or with more than one mismatch, were discarded. Both the mothur v1.44.1 [57] and the Silva database (version 138) [58] were used to align and annotate sequences. Sequences with a start or stop position outside the 5th-95th percentile range (over all sequences) were discarded. Potential chimeras were removed with VSEARCH [59] as implemented in Mothur and assigned taxonomy using the RDP classifier [60]. ASVs with no taxonomic information at phylum level, or matching mitochondria or chloroplasts were discarded. Sequences can be referenced at BioProject ID: PRJNA819449. Statistical analysis was performed using the Phyloseq [61], Vegan [62], DESeq2 [63] factoextra [64], sf [50], and base statistical packages for R [65]. Nutrient and major ion concentrations were z-score transformed (mg L−1) prior to Principal Component Analysis (PCA). ASVs were subsampled to 2000 for Beta diversity (CCA, NMDS, PERMANOVA) analysis, and PERMANOVA tests were performed with 99999 permutations. An initial beta-diversity analysis was performed comparing the 0.8 and 0.2 µm 16S community and no significant difference (Permanova p > 0.5) was observed and therefore samples were combined for further analysis./p>

50% of overall relative abundances of groundwater samples. Beta-diversity of the microbial community was significantly different between PCA (S, N1, N2, N3) groups (PERMANOVA, p < 0.01; Supplementary Fig. 3). However, alpha-diversity (Pielou and Shannon indices) was not significantly different between PCA groups (Supplementary Fig. 4)./p>100%) has the potential for denitrification, compared to 9.3% at N1, 30.1% at N2 and 46.3% at N3./p>5000 years) due to either excess geothermal-derived inorganic C, or isolated flow paths resulting in decreased connectivity with the rest of the aquifer [77, 78]. Decreased recharge, and older age indicates a diminished likelihood of abiotic production of oxidized S species such as SO42−, and S2O32− from volcanic outgassing. However, biotic H2S oxidation rates have been shown to far exceed abiotic oxidation in both aerobic and anaerobic conditions [36], further suggesting that SO42− production in these samples may be produced by microbial activity./p>2 mg L−1 DO) in low carbon, low temperature systems where it can remove up to 40.2% of N as gas at a rate of 0.203 mg L−1 h−1 [84]. The high sulfate concentrations coupled with significantly lower NOx− in group S compared to groups N2 and N3, further supports our hypothesis that the electrons required for N-reduction originates from microbial oxidation of sulfur producing SO42− by Acinetobacter (S group) and possibly Thiobacillus (N1 group)./p>

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