可持续农业生态系统中的核心微生物组

处于生态系统退化和全球变化的时代，农业生态系统中微生物功能的最大化已经成为未来全球农业的首要条件。农业生态系统由植物与体量巨大的微生物组（Microbiome）交错的相互作用网络（图1）构成，是最复杂的人工系统之一。本文中提出了一种完善农业生态系统中微生物组功能的跨学科研究策略，不同于传统的只着眼于植物—微生物双向直接作用的控制实验。

首先，为了讨论在植物发育的早期阶段中管理微生物组成的重要性，从而引入了一个“核心微生物组”（Core Microbiome）的概念，其定义是在植物个体以及生态系统水平上，在完善微生物功能的作用过程中成为核心的一组微生物（图2）。这些微生物在与植物相关的微生物组的组装过程中非常关键，不仅限于是促进宿主植物的生长。

再者，这些核心微生物组可以使用生物信息学分析平台来进行鉴定。如果正确地利用这些核心微生物，则可以通过招募（Recruit）农田中具有不同功能以及高抗病性的本土微生物，来协调组织植物—微生物以及微生物—微生物的相互作用。

最后，基于核心微生物组的医学（Medicine Science）、微流控（Microfluidics）、AI（Artificial Intelligence）和计算机科学（Computer Science）的技术整合，将会成为在未来农业生态系统中管理与植物相关的核心微生物组的新途径。

图1 地下部分中植物与微生物的相互作用网络

候选核心微生物的三个条件

1） 招募（Recruit）功能物种：

本文设定了一种指数用于评定微生物招募功能物种的能力。对于微生物—微生物网络中的物种i，其评定指数为：

其中物种k和l来自于微生物组中的一组功能物种（M_F）（即k，l∈M_F），σ_kl是物种k和l之间的最短路径（Shortest Path）的数量，σ_kl(i)是物种k和l之间并且穿过焦点物种i的最短路径的数量。 与大多数网络的理论指数不同，该指数具有用户可以定义的权重参数，即w_k和w_l是微生物组中物种功能的加权。在实践中，我们仍需要更多地生态学信息用于注释功能微生物物种（M_F）以及设置权重值（w_k和w_l）。具有相同功能的物种经常会共存在自然环境中，即使是在目前对微生物功能认知有限的情况下，这个指数还是能帮助我们找到核心微生物。

2） 阻断病原体/害虫：

对于在微生物网络中的一组植物病原体/害虫（M_p），微生物物种i的评定指数为：

物种m和n来自于M_p。其余定义同上。

整合以上两个指数，一个微生物物种i对其宿主植物的总效益（Total Benifits）为：

其中r是一个平衡前面两个指数的参数。B_i可以被标准化为：

其值在0到1之间。其中B_min和B_max分别是一个网络中B_i的最小值和最大值。

3） 核心强化：

为了寻找最好的核心物种对，一对焦点物种的兼容性指数设定为

其中C_ij为在微生物网络数据中这对焦点物种的共存模式（图2）。目前已经有很多统计方法可以计算C_ij（具体参见原文）。

图2 核心微生物管理本土生物组（Native Biomes）

a，候选核心微生物（Nominating core microorganisms）。在微生物网络中，定义关键微生物物种或菌株完全基于网络拓扑数据。在这些关键微生物中，可以选出介导植物与本地微生物组相互作用的候选核心微生物。b-d，在本文定义中，核心微生物能够招募具有不同生理功能和生态系统功能（b）、阻断病原体/害虫感染潜能（c）的本土微生物。成对或者成组的核心微生物的共存能够加强这种作用（这就是核心微生物组）（d）。

微生物组类型

微生物组类型（Microbiome Type）这个概念是由于微生物组的离散或半离散的性质而被提出的（图3），最先出现在人类肠道微生物的医学研究中，根据肠道微生物的组成将人类个体分类成不同的“肠型”（Enterotype）。援引群落理论（Community Theory）的话，微生物组类型就像生态学中的交替稳态（Alternative Stable States）概念，表征群落或者生态系统动态中的局部稳定和交替平衡（Alternative Equilibria）状态。

【注：交替稳态理论认为生态系统能在多个“state”下存在，这些离散的“state”根据不同的生态阈值（Ecological Threshold）进行分割，是相对于另外一个“生态系统是在环境梯度下连续平滑变化”的理论而言的】

一般而言，将生物群落从一个平衡状态转变为另一个可选择的状态（Alternatives）需要特定的环境干扰。所以强制改变既有的微生物组类型对于人为管理微生物组是非常具有挑战性的。不过，这种强制改变对于管理植物微生物组而言并不是必须的。因为很多农作物都是一年生的，我们可以在易于控制的早期发育阶段改变它们的微生物组构成（初始组装的优先效应）。

初始组装的优先效应

初始组装（Initial Assembly）的优先效应，即在植物微生物组组装过程中，早期定殖过程的微小差异会导致群落结构的巨大差异。早定殖的微生物通常具有优势，因为它们可以比其他微生物更早地使用空间和资源，和/或因为它们可以在植物体上建立物理障碍和/或产生抗生素去延缓后续微生物的定殖，这种过程被称为优先进入及修正生态位（Niche Pre-emption and Modification）。接下来讨论的问题是如何利用优先效应来控制早期微生物组演替中的随机过程（图3）。  

基于优先效应以及候选核心微生物的三个条件，首先，有益物种（Beneficial Species）会被优先招募，这样可以招募更多的具有理想生理功能的其他微生物。其次，微生物组的前序组装（Preferential Assembly）也为阻断病原体和害虫感染提供了基础。最后，成对或成组的核心微生物组（图2）之间的互惠互利作用，可以进一步加强这种招募和阻断功能。

 在本文的定义中，核心微生物组并不不要直接促进植物生长，而是在组织与植物相关的微生物组组装的过程中起到关键作用。

图3 微生态网络信息用于控制农业生态系统中微生物组

微生态网络筛选核心微生物组

基于高通量测序的微生物网络可以用于分析微生物组之间复杂的相互作用。有两种网络类型，一种是基于微生物群落结构的“快照”（Snapshot），可以对成对的微生物物种的即时共存（或非共存）状态进行统计检验。另一种是新兴的时间序列群落分析方法（如Empirical dynamic modelling、Sparse S-map和Transfer entropy），可以揭示微生物相互作用的动态特性。这些网络不仅仅可以提供微生物—微生物相互作用信息，还可以揭示微生物—环境—植物—微生物之间更加复杂的相互作用信息以及在时间上的变化。

以网络拓扑数据为基础，我们可以进一步挖掘出在网络中占有关键拓扑位置的物种。这些物种在网络的不同模块（Module）中占据关键的节点（Hub）位置。这些节点物种（Hub species）的信息是筛选核心微生物的第一步。接着根据已经注释过的微生物网络数据以及候选核心微生物的三个条件选出核心微生物组。这一步具有巨大的挑战性，需要构建强大的生物信息分析平台。

图4 将核心微生物组应用于农业生态系统中

核心微生物组管理农业生态系统

首先需要制定收集和接种核心微生物的标准化方法（图4）。微流控（Microfluidics）可以用于收集核心微生物并且能够控制一定的微生物群落密度、形状以及大小。而脱胎于医学的微生物“鸡尾酒”（Cocktail）法可以用于宿主接种。再结合微滴技术（Microdroplet Technology）可以分离成对或成组的微生物。在农业生态系统中植入核心微生物组，需要一套能够将筛选出来的微生物定殖于宿主植物的集合，需要结合当前尖端设备的自动化系统。

当我们想要将微生物组植入到真正的农业生态系统时，理论研究（如Ecosystem-scale Model）会帮助我们优化核心微生物组在作物个体上的空间和时间结构（图5）。在核心微生物组成功接种之后，可以利用AI、无人机和各种移动终端实时监测定殖微生物组的动态，从而对农业生态系统进行管理。

图5 农业生态系统管理

a，核心微生物组的时空结构；b，早期检测生态失调；c，利用移动终端及无人机预测农业

结论

在此，本文重点关注了在植物发育早期阶段的微生物组组装，并且概述了如何运用生物信息学方法筛选核心微生物组。同时讨论了在农业生态系统层面上完善微生物功能的策略是如何通过整合不同的尖端技术来实现的。核心微生物组技术将帮助作物激活本身免疫功能和进一步利用微生物服务功能。虽然规模经济历来赞成统一单作栽培的简化管理体系，但借助自动化种植系统，在农业生态系统中引入空间和时间上各种类型的不均质种植，在技术和经济上也变得可行。对植物遗传多样性和核心微生物组进行时空配置的优化，将会是在农业生态系统管理中提高资源效率和抗病性的关键。

参考文献：

Hirokazu Toju, Kabir G. Peay, Masato Yamamichi, Kazuhiko Narisawa, Kei Hiruma, Ken Naito, Shinji Fukuda, Masayuki Ushio, Shinji Nakaoka, Yusuke Onoda, Kentaro Yoshida, Klaus Schlaeppi, Yang Bai, Ryo Sugiura, Yasunori Ichihashi, Kiwamu Minamisawa & E. Toby Kiers. Core microbiomes for sustainable agroecosystems[J]. Nature plants, 2018, 4(5): 247-257.

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41477-018-0139-4

中国科学院生态环境研究中心

环境生物技术重点实验室

邓晔 研究员课题组发布

作者：顾松松，王朱珺

编辑：吴悦妮

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