Fuerzas motrices de la estructura, diversidad y función de la comunidad bacteriana del suelo en pastizales y bosques templados

Abundancias medias de los órdenes bacterianos más abundantes (> 1% de la comunidad bacteriana total) para cada uso exploratorio y de la tierra. Raras: suma de órdenes bacterianas que contribuyen < 1% a la comunidad bacteriana total por exploración.

Variaciones biogeográficas de la diversidad bacteriana del suelo y la composición de la comunidad

Diversidad (representada por el índice de Shannon H’) y estructura de la comunidad de bacterias del suelo (PERMANOVA, P < 0.001) diferían entre los tres Exploratorios de Biodiversidad. El exploratorio de Hainich-Dün albergaba la comunidad bacteriana más diversa (H’ = 10,22) en comparación con Schorfheide-Chorin (H’ = 9,72) y Schwäbische Alb (H’ = 9,92). Además, los suelos de pastizales son significativamente más diversos que los suelos de bosques (H’ = 10.12 y H’ = 9.48, respectivamente, con P < 0.001), lo que respalda los hallazgos previos de Nacke y sus colleagues9, que informaron que las comunidades bacterianas eran más diversas en los pastizales a nivel de filo. Como las muestras derivadas de suelos de bosques eran más ácidas que las muestras de suelos de pastizales (P < 0,001), la diferencia de pH podría explicar la diferencia de diversidad (Tabla 1).

Los órdenes bacterianos más dominantes del conjunto de datos completo diferían en su distribución entre los tres exploratorios. Estas diferencias probablemente surgieron de diferencias en las propiedades edáficas en los exploratorios. Por lo tanto, probamos la correlación de factores ambientales mediante el análisis de NMDS basado en las diferencias de Bray-Curtis. El ajuste de las propiedades edáficas a la ordenación reveló que el pH era el motor más fuerte de la comunidad. El análisis de correspondencia canónica adicional (CCA) utilizando el pH como restricción mostró que el pH explica el 26% de la variación en la estructura de la comunidad (P < 0,001, Figura suplementaria S3). Además, se encontró una separación de las comunidades bacterianas del suelo por región de muestreo (PERMANOVA, P < 0.001) y los dos tipos de uso del suelo pastizales y bosques (PERMANOVA, P < 0.001) (Figura suplementaria S4). Por lo tanto, nos interesó un análisis detallado de los factores que impulsan los cambios en la estructura de las comunidades bacterianas en cada exploración. Además, dividimos los datos entre pastizales y bosques debido a la fuerte separación entre la estructura comunitaria de ambos tipos de uso de la tierra.

Impulsores clave de comunidades bacterianas

Para identificar los impulsores clave de la estructura de la comunidad bacteriana del suelo para cada tipo de uso de la tierra en cada exploración, se realizó un análisis de NMDS para los seis subconjuntos. El pH del suelo fue la única propiedad, que afectó la estructura de la comunidad en cada subconjunto (Fig. 2). Otra propiedad que influyó en la estructura de la comunidad en pastizales y bosques fue la textura del suelo (cantidad de arcilla, arena y / o limo), que representa el tamaño de los poros, los flujos de agua y gas y la disponibilidad de nutrientes26, 27. Además, la textura del suelo es importante para la separación de nichos y la protección contra la depredación28.

parcelas de NMDS basadas en las diferencias de Bray Curtis de comunidades bacterianas de pastizales (a,c,e) y bosques (b,d,f). Los parámetros ambientales que están significativamente correlacionados (P < 0.05) se indican como flechas (C: N: relación carbono: nitrógeno; agua: contenido de agua gravimétrico; arena: cantidad de arena; limo: cantidad de limo; arcilla: cantidad de arcilla; LUI: índice de intensidad de uso de la tierra en pastizales; SMI: índice de manejo silvícola en bosques). a) Muestras de prados de Schorfheide-Chorin; b) muestras de bosques de Schorfheide-Chorin; c) muestras de prados de Hainich-Dün; d) muestras de bosques de Hainich-Dün; e) muestras de prados de Schwäbische Alb; f) muestras de bosques de Schwäbische Alb. Tenga en cuenta que los ejes NMDS tienen escalas diferentes para cada ordenación.

En suelos de pastizales, la relación C:N influyó en la estructura de la comunidad bacteriana en Schwäbische Alb y Schorfheide-Chorin, pero no en Hainich-Dün. Esto está respaldado por un estudio basado en la PFLA en comunidades bacterianas del suelo, en el que las propiedades edáficas, como la textura del suelo, el pH y la concentración de C y N, participaron en la estructuración de las comunidades bacterianas del suelo10. El índice de intensidad de uso de la tierra (LUI) solo se correlacionó con la comunidad de praderas Schwäbische Alb. Sin embargo, el LUI solo representa la cantidad y no la fuente de fertilización. En los pastizales de Schwäbische Alb, la mayoría de las parcelas recibieron fertilizante orgánico (estiércol, estiércol), mientras que la fertilización en Hainich-Dün y Schorfheide-Chorin predominó mediante la aplicación de fertilizante mineral. Estos hallazgos apoyan un estudio reciente, en el que las comunidades microbianas del suelo de los sistemas agrícolas que reciben fertilizante orgánico fueron diferentes en comparación con las de los sistemas convencionales fertilizados mineralmente y los suelos de control29. De acuerdo con Geisseler y Scow30, en nuestra encuesta no se encontraron tendencias claras que sugirieran cambios estructurales en la comunidad bacteriana debido a la aplicación de fertilizantes minerales a largo plazo.

En suelos forestales, la especie de árbol se correlacionó con la estructura de la comunidad bacteriana en todos los exploratorios, mientras que el índice de manejo silvícola (SMI) solo influyó significativamente en la estructura de la comunidad en Schorfheide-Chorin (Fig. 2). Las comunidades bacterianas del suelo bajo árboles de hoja ancha (Fagus y Quercus) y coníferas (Pinus y Picea) formaron patrones distintos. Esto está de acuerdo con los resultados de estudios anteriores9,20. Nacke et al.9 analizó un subconjunto de muestras de suelo derivadas del Alb de Schwäbische y encontró que la estructura de la comunidad bacteriana era diferente bajo haya (Fagus) y abeto (Picea). Esto es consistente con un estudio que compara comunidades bacterianas bajo árboles de coníferas y frondosas 20. No se observaron diferencias entre las dos especies de árboles de hoja ancha, aunque se han descrito diferencias en la estructura de la comunidad del suelo entre los árboles de hoja ancha para Fagus versus Tilia y Acer31. Estos efectos podrían deberse en parte a la menor acidificación del suelo y a las mayores tasas de rotación de la hojarasca de Tilia y Acer32. Se sabe que las especies de árboles de coníferas como el abeto (Picea abies) y el pino (Pinus sylvestris) disminuyen significativamente el pH del suelo (revisado en ref. 33) debido a la estructura química especial de la hojarasca perenne o a la captura de compuestos ácidos atmosféricos34. Esto daría lugar a un efecto indirecto del pH en las bacterias del suelo. Además, esta podría ser una de las razones por las que las especies de árboles desempeñan un papel importante en la estructuración de las comunidades bacterianas en todas las muestras de bosque analizadas.

De acuerdo con nuestra hipótesis de que la estructura y diversidad de la comunidad bacteriana se verían afectadas de manera similar bajo el mismo uso del suelo, comparamos la diversidad bacteriana, representada por el índice de Shannon (H’), entre los diferentes regímenes de manejo (Tabla de Material Suplementario S4). Se detectaron diferencias en la diversidad de las especies arbóreas en Schwäbische Alb y Schorfheide-Chorin.

Curiosamente, los regímenes de manejo en pastizales (praderas ,pastos, pastos segados) y bosques (bosques no gestionados, bosques de edades, bosques de selección) no mostraron un efecto significativo en la diversidad bacteriana (PERMANOVA, P < 0.05). Esto contrasta con un estudio previo de Will et al.22, la oms encontró una mayor diversidad bacteriana en suelos de pastizales de baja intensidad de uso de la tierra en el Hainich-Dün. En contraste, Tardy et al.17 investigó la diversidad bacteriana a lo largo de gradientes de intensidad de uso de la tierra y observó la mayor diversidad bacteriana en suelos moderadamente manejados. Los autores sugieren que este efecto está relacionado con la respuesta al estrés de la comunidad bacteriana. En ambientes altamente estresados, como en ambientes con alta intensidad de uso de la tierra, la diversidad disminuye debido al predominio de especies competitivas y la exclusión competitiva, mientras que en ambientes no estresados la diversidad disminuye debido al predominio de especies adaptadas a través de la selección. De acuerdo con nuestra hipótesis, podríamos encontrar condiciones del suelo, como el pH, que impulsan constantemente la estructura de la comunidad bacteriana, así como la diversidad, mientras que los regímenes de manejo y, por lo tanto, la intensidad del uso de la tierra no tienen una influencia significativa. Además, podríamos demostrar que el pH es el mejor predictor de comunidades bacterianas.

Funcionamiento bacteriano en suelos de pastizales y bosques

Además, planteamos la hipótesis de que el funcionamiento bacteriano se impulsaba de manera similar a la estructura y diversidad de la comunidad bacteriana. Para aclarar esta hipótesis, nos centramos en las vías involucradas en el ciclo de carbono, nitrógeno, fósforo y azufre (Fig. 3) y comparó la abundancia relativa de genes clave de codificación enzimática entre los dos usos de la tierra pastizales y bosques. Las abundancias de los genes codificadores enzimáticos se derivaron de una nueva herramienta bioinformática Taxa4Fun23. Tax4Fun transforma el OTUs basado en SILVA en un perfil taxonómico de organismos KEGG, que es normalizado por el número de copia del ARNr 16S (obtenido de anotaciones del genoma NCBI). Como los suelos albergan organismos desconocidos o no cultivados, no todas las secuencias de 16S se pueden mapear a organismos KEGG. El análisis de correlación de Spearman de los perfiles funcionales derivados de la secuenciación de metagenomas completos y los perfiles deducidos de las secuencias del gen ARNr 16S reveló una mediana del coeficiente de correlación de 0,8706 para los suelos 23. Esto indicó que Tax4Fun proporciona una buena aproximación a los perfiles funcionales obtenidos de los enfoques de secuenciación de escopeta metagenómica. Esto es especialmente valioso para deducir perfiles funcionales para un gran número de muestras derivadas de entornos complejos, ya que lograr una cobertura representativa para cada muestra de un conjunto de muestras grande mediante la secuenciación de escopetas metagenómicas sería una tarea desalentadora.

La mayoría de los genes clave de codificación enzimática involucrados en el ciclo de C, N, S y P son más abundantes en suelos de pastizales o bosques (prueba de Mann-Whitney, P < 0.05, Tabla de Material suplementario S5). Por ejemplo, se observaron genes que codifican fosfatasas ácidas en 1.abundancias 4 veces mayores en el perfil funcional de los suelos forestales que en los suelos de pastizales, mientras que las fosfatasas alcalinas mostraron la tendencia opuesta. Suponemos que este efecto podría atribuirse a la diferencia de pH entre los tipos de uso del suelo, ya que demostramos que el pH es el mejor predictor para las comunidades bacterianas. Los genes que codifican la ureasa eran 1,2 veces más abundantes en los pastizales. La disponibilidad de urea fue mayor en las muestras de pastizales, ya que estas se fertilizaron parcialmente con estiércol o estiércol o fueron pastadas por animales. Los genes de quitinasa también mostraron un 1.2 veces mayor abundancia en pastizales en comparación con los suelos forestales. Esto podría ser el resultado de la mayor abundancia de actinobacterias en suelos de pastizales, ya que se sabe que este grupo alberga un alto número de genes35 de quitinasa. Los genes implicados en la degradación de hidrocarburos poliaromáticos (HAP, aquí lignina) son más abundantes en los pastizales. En los sistemas forestales, este proceso es realizado principalmente por hongos ligninolíticos (principalmente basidiomicetos saprotróficos), que son capaces de degradar la biomasa madera36. Una enzima clave para la oxidación aeróbica del metano, la metanol deshidrogenasa, era notablemente más abundante en los suelos forestales. La oxidación de metano en suelos forestales es el mayor sumidero biológico de metano atmosférico4 y, por lo tanto, desempeña un papel fundamental en el flujo de este gas de efecto invernadero. Además, la reductasa de óxido nitroso (N2O), que cataliza el último paso en la desnitrificación y reduce el N2O a N2, también es más abundante en los suelos forestales (no se muestran datos). Estos resultados indican que los ecosistemas forestales templados no solo desempeñan un papel crucial en la regulación y eliminación del metano, sino también del óxido nitroso de gases de efecto invernadero.

Curiosamente, la enzima clave de fijación de nitrógeno, la nitrogenasa, es menos abundante en los pastizales que en los suelos forestales. En este estudio, solo se tomaron muestras de suelo a granel y, por lo tanto, presumiblemente, solo se pudieron detectar bacterias fijadoras de nitrógeno de vida libre. Es posible que la fijación de nitrógeno por bacterias de vida libre desempeñe un papel más importante en los sistemas forestales, mientras que las bacterias simbióticas y rizosféricas, que no fueron cubiertas por el estudio, realizan la mayor parte de la fijación de nitrógeno en los sistemas de pastizales.

Los resultados obtenidos sugieren que los diferentes usos de la tierra, pastizales y bosques, no solo seleccionan poblaciones bacterianas distintas, sino también rasgos funcionales específicos dentro de sus comunidades bacterianas. Como los pastizales y bosques analizados en el presente estudio son sistemas establecidos a largo plazo, sería interesante evaluar si una adaptación similar también está presente en sistemas más jóvenes.

El pH del suelo es el mejor predictor de comunidades bacterianas

En el presente estudio, el pH fue el único factor que influyó en la comunidad bacteriana independientemente del uso exploratorio y del suelo. Además, no solo afectó la estructura de la comunidad bacteriana, sino también el perfil funcional de las bacterias del suelo. Como ya se mencionó, el análisis de la ACC reveló que el pH explica el 26% de la varianza total en el perfil de la comunidad (Figura suplementaria S3). Por lo tanto, el pH fue el predictor más fuerte para la estructura de la comunidad bacteriana.

Planteamos la hipótesis de que la estructura y el funcionamiento de la comunidad bacteriana se configurarían de manera similar. Las correlaciones ambientales con el perfil funcional derivado de Tax4Fun fueron probadas por NMDS basadas en las diferencias de Bray-Curtis (Fig. 4). Los resultados son similares a los obtenidos para la estructura comunitaria. El pH desempeñó un papel importante en la conformación del perfil funcional y explicó el 32% de la varianza (probado por CCA, P < 0,001, Figura suplementaria S5). Esto apoya nuestra hipótesis de que la estructura y las funciones de las comunidades bacterianas están moldeadas por mecanismos similares. El perfil funcional también mostró una separación entre los sistemas de pastizales y forestales.

Correlaciones estadísticamente significativas de las características del suelo (C:N: relación carbono: nitrógeno; agua: contenido de agua gravimétrico; arena: cantidad de arena; limo: cantidad de limo; arcilla: cantidad de arcilla) y el índice de Shannon (H’) se indicaban con flechas. Las muestras de suelo de pastizales están representadas por cuadrados marrones, las muestras de bosque por triángulos verdes. Las muestras de diferentes regiones se distinguen por el sombreado de colores (SEG: pastizales de Schorfheide-Chorin; SEW: bosque de Schorfheide-Chorin; HEG: pastizales de Hainich-Dün; HEW: bosque de Hainich-Dün; AEG: pastizales de Schwäbische Alb; AEW: bosque de Schwäbische Alb).

Además, encontramos que el pH es el predictor más fuerte de la diversidad bacteriana del suelo (P < 0.001, R2 = 0.4) (Fig. 5). Ya se ha demostrado que la diversidad de comunidades bacterianas del suelo en los exploratorios está correlacionada positivamente con el pH9,22. Sin embargo, nuestros resultados indican una relación más compleja entre el pH y la diversidad. La diversidad fue más baja a pH bajo, luego aumentó y pareció ser estable entre pH 5 y 7, y volvió a aumentar en condiciones ligeramente alcalinas. Esto contrasta con Fierer y Jackson7 y Lauber et al.8, la oms describió un pico de diversidad bacteriana del suelo en suelos casi neutros.

Los puntos indican los índices de Shannon observados para cada muestra, mientras que la línea representa la regresión de cubitos no lineal ajustada a los datos (R2 ajustado = 0.5337, P < 0,001).

Los modelos de regresión multinomial revelaron respuestas múltiples de órdenes bacterianas al pH del suelo

Para comprender mejor la compleja relación de grupos bacterianos individuales y el pH del suelo, aplicamos modelos de regresión multinomial en los 30 órdenes más abundantes del conjunto de datos (Figura de Material Suplementario S6). Se observaron cuatro respuestas generales: (1) disminución de la abundancia con el aumento del pH (Acidobacteriales, subgrupo 3 de acidobacterias, Frankiales, Corynebacteriales), (2) aumento de la abundancia con el aumento del pH (subgrupo 6 de acidobacterias, Gaiellales, Acidimicrobiales, Propionibacteriales), (3) rango de pH estrecho con alta abundancia (Rizobiales, Rhodospirillales), y (4) abundancia relativamente constante en todo el rango de pH (Bacillales, Gemmatimonadales, Esfingobacteriales) (Fig. 6). En su publicación sobre teoría de nicho, Austin y Smith37 describieron el pH como un gradiente fisiológico directo que actúa sobre los organismos, lo que resulta en curvas de respuesta unimodal o sesgadas restringidas por condiciones limitantes de crecimiento en un extremo y competencia en el otro extremo. Esto está respaldado por nuestra observación de pocos órdenes muy abundantes a pH bajo y muchos órdenes menos abundantes en suelos casi neutros. La capacidad de crecer a valores de pH bajos se conoce como ATR (respuesta de tolerancia a los ácidos) y confiere una ventaja competitiva en comparación con otras bacterias en los suelos.

Cada línea representa los cambios de abundancia predichos a lo largo del gradiente de pH medido, basados en predicciones derivadas de modelos de regresión multinomial. Una versión detallada de este gráfico que incluye los 30 pedidos más abundantes está disponible como Material complementario Figura S4.

Para probar qué mecanismos están involucrados en la tolerancia ácida de las bacterias del suelo, elegimos aquellos genes que se reportaron involucrados en la tolerancia ácida en Rizobia38 y bacterias Gram positivas39 que estaban presentes en el perfil funcional. Además, analizamos los genes presentes en la vía KEGG para la biosíntesis de ácidos grasos insaturados (ko01040), así como la isomerasa 3-trans-2-decenoil. Esta enzima participa en la generación de ácidos grasos insaturados y se ha demostrado que aumenta la tolerancia a los ácidos en Streptococcus mutans al cambiar la composición de la membrana celular40. Encontramos que los genes para la biosíntesis de ácidos grasos insaturados eran muy abundantes en muestras de pH bajo (pH 3-4), mientras que la decenoil isomerasa no siguió esta tendencia (Fig. 7). Por lo tanto, este gen podría no estar generalmente involucrado en la tolerancia a los ácidos en el suelo. Además, la mayoría de los genes involucrados en la producción de álcalis, sistemas de dos componentes y reparación de macromoléculas fueron más abundantes en las muestras de bajo pH en comparación con las muestras más neutras. Varios genes involucrados en la reparación del ADN probablemente también estuvieron involucrados en la ATR de bacterias que habitan en el suelo, así como la levansucrasa, un gen involucrado en la formación de biopelículas. Nuestros resultados sugieren que las bacterias pueden aplicar un mecanismo activo para hacer frente a condiciones de pH estresantes. La producción de álcalis aumenta el pH en el entorno inmediato, mejorando las posibilidades de supervivencia bacteriana. Además, las enzimas de reparación de macromoléculas protegen y reparan el ADN y las proteínas, y las bacterias parecen mejorar la tolerancia al pH al alterar sus componentes de la pared celular o protegerse a sí mismas dentro de las biopelículas.

Solo se muestran los genes con ortólogos KEGG presentes en el perfil funcional. Se incluye la vía KEGG para la biosíntesis de ácidos grasos insaturados, también sobre la base de los genes con ortólogos KEGG en el perfil funcional. Blanco: abundancia relativa baja; amarillo: abundancia relativa media; rojo: abundancia relativa alta.