微生物群落多样性数学表征方法及其在污水处理系统研究中的应用

作者：夏瑜; 何绪文^*; 文湘华

来源：微生物学通报, 2018, 45(08): 1778-1786.

DOI：10.13344/j.microbiol.china.170860

• 多样性
• 微生物群落
• α多样性指数
• 稀释性曲线
• 物种丰度分布

微生物群落在调节全球气候、人类健康和工业生物技术应用中扮演着重要角色。定量表征微生物群落多样性是认识微生物群落基本特征、动态变化和功能的前提。本文介绍了常用的α多样性指数,包括物种数目、Shannon-Weaver指数、Simpson多样性指数和Hill多样性指数;并介绍了其他多样性评估方法及其原理,包括能够评价样本对微生物群落各物种覆盖程度的稀释性曲线和Good’s coverage指数,以及能估算群落多样性的Chao1、ACE指数和基于物种丰度分布曲线的模型方法;并以最大规模的生物技术应用——污水处理厂为例,介绍了这些方法在认识微生物群落多样性中的应用。现有研究表明:所检测到的城市污水处理厂中微生物群落的物种数目和Shannon-Weaver指数随检测方法解析通量(样本大小)的增加而增大;但现有方法仍无法反映城市污水处理厂微生物群落的真实多样性。基于特定的物种丰度分布曲线对DNA样本数据进行模拟和重建,结果表明对群落物种数目的评估存在较大的不确定性;Shannon-Weaver指数,特别是Simpson多样性指数等受低丰度物种影响较小,可以准确计算,是评价和比较微生物群落分类学多样性的好手段。改进模型拟合方法和加大取样深度能提高微生物群落物种数目的评估精度。此外,认识微生物群落其他方面的多样性如系统发育多样性和功能多样性,也对认识微生物生态特征具有重要意义。

• 单位
  环境模拟与污染控制国家重点实验室; 中国矿业大学（北京）; 清华大学