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文章名称：生物炭和有机基质对多环芳烃生物降解及多环芳烃污染土壤微生物群落结构的影响发表时间：2019.11.1发表期刊：journal of hazardous materialsIF:7.65对于一篇只做了36个样本的“非主流”16S项目，我们十分好奇它到底有什么魔力，能够短短两个月内就从received顺利accept（据热心网友提供，该期刊的平均审稿周期3.1月），轻轻松松发表在环境科学类top期刊。该文章研究的主要内容是研究生物炭(B)与堆肥(CP)、菌渣(M)、玉米秸秆(Y)复合改性对污染土壤中多环芳烃(多环芳烃)的生物降解作用。通过16S微生物多样性测定、HPLC多高效液相测定环芳烃、重铬酸钾测定有机质、氯仿熏蒸提取MBC，pH计测定pH值、半微量凯氏定氮法测定土壤总氮含量、酸酚滴定测定CO2。主要得到的结论是经过77天的培养，B+M和B+Y均显著提高了多环芳烃的去除率(p < 0.01)。而B+CP则显著降低多环芳烃的去除率(p < 0.01)。与CK和B相比，B+M和B+Y均显著(p < 0.01)提高了溶解有机碳(DOC)的浓度，有利于微生物生物量碳(MBC)反映的微生物生长和二氧化碳排放。RDA表明，与CK和B相比，B+CP、B+M和B+Y分离了细菌群落，但B+CP的群落组成结构与B+M和B+Y不同。此外，PICRUSt软件预测的多环芳烃降解物和多环芳烃降解基因的丰度是由B+M或B+Y促进的，而在B+CP下则受到抑制。最终该研究表明，B+M和B+Y主要通过增加土壤中DOC的浓度和微生物多环芳烃降解物的丰度来加速多环芳烃的生物降解。
注：CK:不添加生物炭，不添加有机底物;B:土壤经5%生物炭处理;B+CP:土壤经5%生物炭和5%堆肥处理;B+M:土壤经5%生物炭和5%菌渣处理;B+Y:用5%生物炭和5%玉米秸秆改良土壤。研究背景多环芳烃(PAHs)是普遍存在的有机污染物，通过食物链对人类健康构成巨大威胁。由于多环芳烃的毒性、致癌性和诱变性，以及环境的频繁发生，16种多环芳烃被欧盟和美国环境保护署列入优先污染物名单。多环芳烃主要由人类活动产生，包括焦炭生产、石油炼制、有机物不完全燃烧或热解等过程，导致中国1.4%的土壤被多环芳烃污染。多环芳烃水溶性低，疏水性强，易被土壤颗粒吸收，不易在土壤中降解。因此，需要一种合适的处理技术来减轻土壤中多环芳烃可能带来的环境风险。在土壤中添加生物炭可以被视为改善土壤质量的一种手段。由于生物炭具有较高的吸附能力，并且可以通过微生物的刺激来促进多环芳烃的生物降解，因此生物炭的应用已扩展到多环芳烃污染土壤的修复。由于生物炭中存在孔隙、高表面积以及营养物质性质(N和P)，多环芳烃的生物降解可能受到生物炭改良土壤的影响。秸秆生物炭的施用增加了多环芳烃降解物的相对丰度，从而促进了土壤中多环芳烃的生物降解。由于上述效应，有必要建立一种通过促进多环芳烃的生物降解和通过吸附降低生物利用度来降低土壤中多环芳烃浓度的技术。与单独使用生物炭相比，生物炭和草酸的联合添加增强了多环芳烃降解菌和功能基因，从而显著增加了土壤中多环芳烃的生物降解。本文主要探讨的三个问题如下：(1)生物炭与三种有机基质(堆肥、菌渣、玉米秸秆)联合添加是否会增加多环芳烃的生物降解，特别是低分子量多环芳烃;(2)调查各处理由于营养物和微生物群落的引入对多环芳烃生物降解的不同影响;(3)调查微生物群落和功能基因的变化对污染土壤中多环芳烃生物降解的影响。主要结果农业土壤(0-20cm)取自中国陕西省西安市一家燃煤电厂附近的农田。玉米秸秆采集自陕西省杨凌无公害农业土壤，生物炭、菌渣、堆肥分别来自杨凌和西北农林科技大学。图1B，B+M和B+Y处理对污染土壤中多环芳烃的去除有显著的促进作用(p<0.05)，其中B+Y处理对多环芳烃的去除效果优于其他两种处理。在CK条件下，多环芳烃的浓度也大大降低，这主要是由于与田间条件下相比，土壤微生物在最佳培养环境下受到了刺激。然而,最后B + CP处理下土壤中多环芳烃的浓度显著(p < 0.01)高于CK和B治疗下,这可能是由于B + CP抑制细菌和功能基因与多环芳烃在土壤退化有关。表1经生物炭和有机基质处理的多环芳烃污染土壤中溶解有机碳(DOC)浓度在培养77天内变化。生物炭与有机底物(B+Y、B+M、B+CP)的复合改性显著提高了DOC浓度(p<0.01)，说明通过复合改性(B+Y、B+M、B+CP)可以显著提高多环芳烃的生物利用度。无论生物炭或有机基质的添加与否，MBC浓度在培养3 ~ 77天内均有下降。
图2土壤DOC与总多环芳烃和低分子量多环芳烃的去除率分别存在显著的相关关系(p < 0.05)。这种相关性可能是由于DOC浓度的增加促进了低分子量多环芳烃在土壤中的耗散。图3
不同改良剂处理下多环芳烃污染土壤在77天潜伏期的CO2排放。在前23天，CO2排放水平很高。在接下来的几天里，每个处理的CO2产出率不断下降，直到稳定下来。在施用有机肥的土壤中也观察到这种现象。与对照相比，生物炭在整个培养过程中明显降低了CO2的排放。与CK、B或B+CP处理相比，B+Y和B+M处理均显著增加了整个孵育期的CO2排放(p < 0.01)。协同代谢途径被认为是土壤中多环芳烃降解的重要途径。添加营养物质可以促进土壤微生物的新陈代谢，促进土壤中多环芳烃的降解。表2土壤MBC是土壤有机质中最活跃的组分之一，可以反映土壤生态系统中微生物的变化，也可以用来描述土壤微生物的总质量。经生物炭和有机基质处理的多环芳烃污染土壤中微生物生物量碳(MBC)的浓度，生物炭和有机基质(B+Y、B+M和B+CP)的联合添加显著提高了MBC浓度(p < 0.01)。说明三种有机质的添加均能增加土壤微生物总量。图4
RDA分析展示了细菌群落与多环芳烃污染土壤中多环芳烃去除率的关系。与B+CP、B+M、B+Y处理相比，CK处理的细菌群落结构和门水平上的细菌相对丰度与B+CP、B+M、B+Y处理的细菌相似。此外，与CK、B和B+CP处理相比，B+M和B+Y的添加对多环芳烃的去除率有很大的影响。图5经28天或77天不同处理后，多环芳烃污染土壤中细菌属的相对丰度。土壤中多环芳烃的生物降解的减少B + CP治疗可能会引入额外的微生物物种进入土壤微生物群落以及抑制与多环芳烃降解有关的细菌生长,如变形菌门。图6不同改良剂处理下多环芳烃污染土壤中各属相对丰度28天、77天的热图。添加生物炭和三种有机底物明显改变了相对丰度。但CK与B处理之间无显著性差异。在多环芳烃污染土壤中检出的优势属有鞘氨菌属、芽孢杆菌属、卟啉杆菌属、溶菌菌属、根瘤菌属和大黄菌属，并对其降解多环芳烃的能力进行了表征。图7
培养第77天不同处理多环芳烃污染土壤中多环芳烃浓度、与多环芳烃降解相关的属、DOC、MBC和功能基因的相关系数。此外，依赖NADP的乙醛脱氢酶、3-羟基氰菊酯3,4-双加氧酶、4-羟基苯基丙酮酸双加氧酶和1,3,7-三甲基尿酸5-单加氧酶基因主要编码细菌的脱氢酶和双加氧酶，参与多环芳烃的生物降解，从而促进了多环芳烃在B+M和B+Y处理下的生物降解。在B+CP处理下，3 -羟基蒽醌酸3,4-双加氧酶、4-羟基苯基丙酮酸双加氧酶和1,3,7-三甲基尿酸5-单氧合酶均显著降低(p < 0.05)，这与B+CP处理抑制多环芳烃生物降解的结果一致。5个基因的丰度与HMW多环芳烃和总多环芳烃的生物降解呈正相关(p<0.05)，B + CP抑制了多环芳烃的生物降解，B+M或B+Y可以加速多环芳烃的生物降解，尤其是HMW多环芳烃。图8培养28 d (a)和77 d (b)不同改良剂处理下多环芳烃污染土壤中降解菌属的相对丰度。与CK和B处理相比，B+M和B+Y处理在第28天和第77天均显著增加了6个属的相对丰度(p < 0.05)。B+CP处理第77天，猪卟啉菌、溶菌菌和根瘤菌的相对丰度显著降低(p < 0.05)。该研究结果表明，在B+M和B+Y处理下，土壤中多环芳烃的生物降解率较高，可能与多环芳烃降解菌属的增加有关。相反，B+CP处理抑制了多环芳烃降解物的生长，从而抑制了多环芳烃的降解。图9
根据PICRUSt的研究，多环芳烃污染土壤在培养77天内，在不同的处理下细菌功能谱的变化。18个基因的平均比例在B+M和B+Y处理下显著升高(p < 0.05)，在B+CP处理下显著降低(p < 0.05)。在这些基因中，水杨酸羟化酶、依赖NADP的醛脱氢酶、3-羟基氰尿酸3,4-双加氧酶、4-羟基苯基丙酮酸双加氧酶和1,3,7-三甲基尿酸5-单加氧酶的平均比例均高于其他处理。此外，B+M和B+Y处理的5种基因的平均比例显著高于对照、生物炭和B+CP处理(p < 0.05)。水杨酸羟化酶、双加氧酶和脱氢酶被认为是多环芳烃代谢的关键酶。文章总结该研究旨在探讨以不同的生物修复策略修复多环芳烃污染土壤的可能性。B+M和B+Y联合施用可有效提高低分子量多环芳烃和高分子量多环芳烃在土壤中的生物降解能力。多环芳烃的生物利用度和利用烃类微生物的活性是影响土壤中多环芳烃降解的两个重要因素。B+M和B+Y均显著(p < 0.05)增加了土壤中DOC的浓度，增加了PICRUSt软件预测的pah降解菌和功能基因的丰度，从而加速了多环芳烃的生物降解过程。然而，与CK或B处理相比，B+CP对土壤的联合修饰并不能增强多环芳烃的生物降解，这主要是由于某些多环芳烃降解物和多环芳烃降解基因的丰度降低。总的来说，这种B+M或B+Y的联合修饰为减少土壤中的多环芳烃提供了一种潜在的技术，建议谨慎使用B+CP作为生物刺激剂。小编时间   该文章被推荐的原因主要有如下几点原因：1.    联川客户高分文章，必须第一时间推荐给更多的读者；2.    该研究背景意义深刻，为环境污染治理提供的新途径；3.    该文章思路清晰，实验内容充实，各种理化指标的测定，不仅是增加了测序结果的可信程度，更增加了研究的广度和深度。将菌群与各种理化指标联系起来，使得机制研究更加深入；4.    图片精美且一目了然，展示了作者深厚的数据挖掘能力和写作功底。参考文献：Huanyu Bao, et al., Journal of Hazardous Materials,https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2019.121595

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