Come la temperatura influisce sulla crescita microbica

L'aumento delle emissioni di gas serra intensifica il riscaldamento globale ^1,2,3 , influenzando direttamente e indirettamente i processi sotterranei ^1,2,4 . La composizione comunitaria e le funzioni dei microbi del suolo, i principali mediatori dei processi sotterranei, possono essere modificate dai cambiamenti climatici a lungo termine ¹ . Questa lenta acclimatazione, tuttavia, non tiene conto della risposta dei decompositori a eventi improvvisi, ad esempio impulsi di nutrienti riumidificando il suolo asciutto, che ha un forte impatto sui processi biogeochimici ^5,6,7 . Negli agroecosistemi, gli eventi di bagnatura (come l'irrigazione o le precipitazioni) causano cambiamenti acuti nel potenziale idrico. L'improvviso aumento della disponibilità di acqua dopo la riumidificazione del terreno asciutto dissolve i composti organici, determinando un impulso nutritivo ^6,8,9 . A allo stesso tempo, il forte aumento del potenziale osmotico induce lo scoppio delle cellule microbiche e l'efflusso di soluti intracellulari, che è una fonte significativa di C e nutrienti per i sopravvissuti ⁸ . L'impulso transitorio di nutrienti mediato da eventi di wet-up innesca l'attività microbica e la riproduzione, stimolando ulteriormente la mineralizzazione della materia organica ^8,9,10 . Ciononostante, permane una lacuna di conoscenza sui modelli di risposta della crescita microbica all'inumidimento del suolo in scenari di cambiamento climatico.

Il microbiota del suolo risponde agli impulsi di C e nutrienti con strategie distinte: alcuni taxa, caratterizzati da una rapida risposta metabolica, si riprendono entro 1 ora dall'umidità, mentre altre specie hanno una lunga fase di ritardo e raggiungono i massimi tassi di crescita dopo una settimana di umidità, ma competono ancora in modo efficiente per le risorse ^6,8,11 . Questi tratti fisiologici si basano su un alto grado di coordinazione genica e hanno modelli ^{filogenetici non casuali 11,12} . La filogenesi microbica offre un quadro per chiarire i meccanismi di risposta ad ambienti specifici e, di conseguenza, le particolari funzioni dei taxa microbici all'interno di un ecosistema ^11,13 . La filogenesi microbica è direttamente correlata ai suoi tratti fenotipici e funzionali. Questi tratti includono la tolleranza al pH e alla salinità ¹³ , l'utilizzo di vari substrati organici ¹⁴ , e la risposta metabolica e di crescita agli eventi di pulsazione ^8,15 , con conseguenze per l'insieme della comunità. Abbiamo quindi prima testato l'ipotesi che il modello di crescita microbica in risposta agli impulsi di nutrienti a seguito di eventi di bagnatura sia filogeneticamente conservato.

I microbi possono modificare le loro strategie di crescita per acclimatarsi ad ambienti modificati ^5,16,17 . Le risposte microbiche agli impulsi d'acqua dopo la siccità dipendono da molteplici fattori ambientali e biotici, come la presenza di sostanza organica labile ^18,19,20 , le condizioni nei microhabitat del suolo ^8,21 , e le interazioni tra le popolazioni microbiche ^5,22 . Tutti questi possono essere notevolmente modificati dal cambiamento climatico a lungo termine. In effetti, la storia delle precipitazioni ha influenzato le strategie dei singoli gruppi microbici, che sono incoerenti con il comportamento basato sulla loro discendenza filogenetica ⁵ . Tuttavia, il modo in cui i cambiamenti climatici a lungo termine modellano le strategie di crescita microbica dopo l'inumidimento del suolo e influenzano le loro strutture filogenetiche rimane in gran parte sconosciuto. Abbiamo tracciato le strategie di crescita microbica misurando le dinamiche di crescita a livello di popolazione dopo aver ribagnato il terreno asciutto e testato la seconda ipotesi secondo cui il riscaldamento a lungo termine e le elevate concentrazioni di CO ₂ spostano le strategie di crescita preesistenti di alcune specie, riducendo la coerenza filogenetica.

L'eco-fisiologia dei microbi è generalmente ci si aspetta che sia filogeneticamente conservato a causa della storia evolutiva di una data specie (cioè, la sua "dotazione congenita") ¹² . Allo stesso tempo, le condizioni ambientali (cioè l'"ambiente acquisito" di una data specie) modellano anche le funzioni microbiche (ad esempio, la crescita) e l'architettura del genoma ^16,23 . Di conseguenza, i tratti ecologici dei microrganismi rispecchiano sia i vincoli filogenetici che l'acclimatazione ambientale. Tuttavia, il grado in cui questi tratti sono influenzati dalla filogenesi e dall'ambiente rimane incerto.

Qui, abbiamo eseguito il sondaggio di ¹⁸ isotopi stabili O-quantitativi ( ¹⁸ O-qSIP) per caratterizzare la crescita batterica dopo che il terreno coltivato a riso e grano è stato esposto a un decennio di riscaldamento e arricchimento di CO ₂ (Fig. 1a). I tassi di crescita della popolazione taxon-specifici sono stati valutati in tre intervalli di tempo mediante incorporazione ^{di 18} O all'interno Molecole di DNA ²⁴ . Tre strategie di crescita delle specie – risposta rapida, intermedia e lenta – sono state classificate in base alla tempistica dei tassi di crescita massimi (Fig. 1d). Abbiamo identificato i modelli filogenetici di queste tre strategie di crescita come influenzati dal riscaldamento e dall'arricchimento di CO ₂. Il rimodellamento delle strategie di crescita e dei loro modelli filogenetici ci ha permesso di quantificare i contributi specifici dei vincoli filogenetici e dell'acclimatazione ambientale alla crescita microbica.

L'esperimento FACE (Free Air Carbon dioxide Enrichment) è stato stabilito nel 2010 con quattro scenari di cambiamento climatico simulati: temperatura ambiente e concentrazione di CO ₂ (Contr), temperatura elevata (= riscaldamento) dell'aria della chioma di +2 °C (eT), elevata concentrazione di CO ₂ fino a 500 ppm (eCO ₂ ) e arricchimento e riscaldamento combinati di CO ₂ (eTeCO ₂ ) (Fig. 1b). Il riscaldamento e l'elevata CO ₂ hanno alterato i tratti fisiologici delle piante: la biomassa totale, la resa in granella e il tasso fotosintetico lordo sono diminuiti sotto il riscaldamento ma sono aumentati sotto un'elevata concentrazione di CO ₂ ^25,26 . Il pH del suolo è diminuito, ma il contenuto di carbonio organico è aumentato in tutti e tre gli scenari climatici ²⁷ . Sulla base di ulteriori campionamenti del suolo (nel luglio 2022), abbiamo confermato l'impulso di sostanze organiche e nutrienti disponibili per i microbi dopo la riumidificazione dei terreni asciutti, indicato dall'aumento dei flussi di CO ₂ e dall'idrolasi di fluoresceina diacetato (FDA) attività (Fig. 1 supplementare). Il carbonio organico disciolto si esauriva dopo un giorno, ma l'azoto disciolto aumentava gradualmente durante l'incubazione 6-d, indicando la decomposizione della materia organica accessibile e labile e l'accumulo di azoto (Fig. 1 supplementare).

Risposte di crescita dei batteri attivi influenzati dai cambiamenti climatici

Il sondaggio quantitativo degli isotopi stabili ¹⁸ O è stato utilizzato per calcolare i tassi di crescita delle singole specie con elevata precisione e specificità ²⁴ . I campioni di terreno per l'incubazione qSIP sono stati raccolti nel giugno 2020, ovvero ~10 anni dopo l'inizio dell'esperimento di simulazione climatica. Il DNA non frazionato (cioè il DNA estratto dai terreni campionati immediatamente dopo l'umidificazione) è stato esaminato mediante sequenziamento dell'amplicone di rRNA 16S. La comunità batterica in eT aveva la ricchezza più bassa, mentre l'elevata concentrazione di eCO ₂ aumentava la diversità α rispetto a Contr ( p < 0,05, Fig. 2a). Nonostante la composizione della comunità simile a livello di phylum (Fig. 2b supplementare), le abbondanze di OTU erano chiaramente separate tra i trattamenti per il cambiamento climatico (PERMANOVA, R ² = 0,618, p = 0,001, Fig. 2c supplementare). Di conseguenza, la composizione comunitaria dei microbi del suolo è cambiata e si è acclimatata a un decennio di riscaldamento e ad un'elevata CO ₂ nel sistema di rotazione grano-riso.

I valori di frazione atomica ^{in eccesso di 18} O (EAF, Fig. 3 supplementare) e il tasso di crescita della popolazione di ciascuna OTU sono stati calcolati utilizzando la pipeline qSIP (vedere "Metodi"). Collettivamente, 1017 OTU sono stati identificati come ¹⁸ "incorporatori" O (cioè OTU con tassi di crescita significativamente superiori a zero) e utilizzati per la successiva valutazione della crescita (Dati supplementari 1). I tassi di crescita cumulativi per le intere comunità sono stati calcolati su ciascuna delle tre incubazioni periodi (0-1, 0-3 e 0-6 d incubazione, Fig. 2), secondo una precedente pubblicazione ⁶ . Sia la durata dopo la riumidificazione che il clima hanno influenzato i tassi di crescita microbica (entrambi p < 0,001, ANOVA a due vie). Durante l'incubazione a 6 giorni dopo la riumidificazione, i tassi di crescita a livello di comunità hanno raggiunto il picco entro il primo giorno in tutti e quattro gli scenari di cambiamento climatico (nessuna differenza significativa tra le incubazioni 0-1 giorno e 0-3 giorni nel trattamento con eCO ₂). I tassi di crescita sono diminuiti nel tempo e sono diminuiti del 73%, 87%, 75% e 50% all'incubazione 6-d rispetto al primo giorno di incubazione nei suoli Contr, eT, eCO ₂ ed eTeCO ₂, rispettivamente. Tra le quattro condizioni climatiche, i tassi di crescita di picco a livello di comunità sotto eT ed eCO ₂ hanno mantenuto livelli equivalenti a Contr, ma sono diminuiti del 47% in eTeCO ₂ (p < 0,05).

taxa con tassi di crescita relativamente elevati appartenevano a diversi phyla batterici (Fig. 2 e Fig. 4 supplementare), tra cui Actinobacteria (tasso di crescita relativo medio: 29% delle nuove copie del gene 16S rRNA), Firmicutes, Bacteroidetes, Acidobacteria e Gammaproteobacteria (14%, 13%, 11% e 9%, rispettivamente). Alcuni phyla avevano dinamiche di crescita simili (cioè cambiamenti nei tassi di crescita durante il periodo di incubazione) tra gli scenari di cambiamento climatico (Fig. 4 supplementare). Ad esempio, i tassi di crescita hanno raggiunto il picco il giorno 1 per Gammaproteobacteria, Bacteroidetes e Actinobacteria, ma il giorno 3 per Deltaproteobacteria e Chloroflexi in tutti gli scenari di cambiamento climatico. Le traiettorie di crescita costanti dimostrano che la crescita Le risposte di tali phyla potrebbero essere robuste e prevedibili nei futuri cambiamenti climatici. Al contrario, i punti temporali in cui i tassi di crescita hanno raggiunto il picco per diversi phyla come Acidobacteria e Firmicutes dipendevano da scenari climatici, indicando una sensibilità climatica diretta o indiretta: a causa di cambiamenti nella rizodeposizione delle piante.

Non c'era alcuna correlazione tra i tassi di crescita pro capite e la densità iniziale della popolazione nel suolo di controllo (modello a linee: p > 0,05). Al contrario, abbiamo registrato correlazioni negative significative negli scenari eT ed eCO ₂ (R ² = 0,037 in eT e 0,062 in eCO ₂ ; p < 0,01, Fig. 5 supplementare), che indica una selezione dipendente dalla densità negativa ^6,28 . Le relazioni negative, tuttavia, sono scomparse a causa delle manipolazioni combinate di CO ₂ e temperatura (p > 0,05).

Le strategie di crescita batterica sono Le

specie batteriche sono state classificate in tre strategie di crescita: a risposta rapida (OTU con tassi di crescita medi di picco su ~1 giorno), a risposta intermedia (OTU con tassi di picco su ~3 giorni) e a risposta lenta (OTU con tassi di picco su ~6 giorni). È stato costruito un albero filogenetico che includeva tutti i responder in quattro condizioni climatiche e tre indici filogenetici sono stati utilizzati per stimare i modelli di distribuzione di tre strategie di crescita lungo la filogenesi data. In primo luogo, è stata calcolata la dispersione filogenetica (D) per confrontare se il modello filogenetico dei caratteri osservato fosse più vicino ai modelli di movimento casuali o browniani ^12,29 . Un valore D più basso indicava un grado più elevato di clustering filogenetico. Tutti i valori p della dispersione filogenetica (D) nelle tre strategie di crescita suggerivano distribuzioni filogeneticamente non casuali (p < 0,001, Tabella 1). I valori D erano i più bassi per le (0,38) e il più alto per i rispondenti lenti (0,77), riflettendo chiaramente la riduzione della convergenza filogenetica dalle strategie di crescita rapida a quelle a crescita lenta.

utilizzato due indici aggiuntivi, cioè K di Blomberg e λ di Pagel, per testare le distribuzioni filogenetiche significativamente non casuali (cioè il segnale filogenetico) ^23,30 . Nella maggior parte dei casi, l'intervallo del λ di Pagel era 0-1 (dalla distribuzione casuale al forte segnale filogenetico), mentre il K di Blomberg può essere superiore a 1, indicando una maggiore somiglianza dei tratti tra specie imparentate. Analogamente alla dispersione filogenetica (D), il K e il λ hanno mostrato segnali filogenetici dei modelli di distribuzione in tre strategie di crescita (p < 0,01); la loro forza si è gradualmente indebolita da strategie di crescita rapida a strategie di crescita lenta (Tabella 1). L'indice taxon più vicino (NTI) ha mostrato una distribuzione raggruppata di persone a risposta rapida e lenta Estremità dei rami dell'albero filogenetico. Collettivamente, le risposte della crescita batterica all'improvviso aumento dell'umidità sono influenzate dalla filogenesi, suggerendo che, nelle condizioni qui valutate, l'ereditarietà verticale era essenziale per i tratti di crescita microbica.

L'acclimatazione ambientale causata dai cambiamenti climatici rimodella la crescita microbica e modifica in parte i modelli filogenetici

La proporzione di microbi attivi con le tre strategie di crescita dipendeva dalla storia del clima (Fig. 3a). Nel suolo di controllo, il 14% degli OTU è stato identificato come a risposta rapida e il 61% e il 25% dei taxa attivi erano rispettivamente a risposta intermedia e lenta. Dopo un decennio di acclimatazione al solo riscaldamento o al solo arricchimento di CO ₂, la percentuale di responder rapidi e intermedi è aumentata (rapida: 21% e 18%, intermedia: 77% e 80% nei trattamenti eT ed eCO ₂, rispettivamente), mentre è stato identificato solo il 2% delle OTU come risponditori lenti. Una tendenza opposta, tuttavia, è stata registrata nel suolo sottoposto a riscaldamento combinato e arricchimento di CO ₂: la percentuale di risposte lente è stata la più alta tra i quattro scenari climatici, con un aumento del 164% rispetto al suolo di controllo.

cambiamento climatico ha spostato le strategie di crescita a livello di OTU (cioè, lo stesso OTU è stato assegnato in strategie distinte quando si confronta il suolo di controllo con gli altri tre trattamenti per il cambiamento climatico, Fig. 3b). Per esplorare la risposta delle strategie di crescita microbica al riscaldamento e all'arricchimento di CO ₂, sono stati definiti due tipi di spostamento: crescita accelerata e crescita ritardata. "Crescita accelerata" significa che i tassi di crescita massimi sono arrivati prima dopo aver sperimentato il cambiamento climatico (Fig. 4a). Al contrario, "crescita ritardata" significa che i tassi di crescita massimi sono stati ritardati dopo aver sperimentato il cambiamento climatico (Fig. 4b). Un totale di 224 OTU, principalmente da Alphaproteobacteria, Actinobacteria e Gli acidobatteri sono stati rilevati quando la crescita ha accelerato dopo il riscaldamento, mentre l'arricchimento di CO ₂ ha accelerato la crescita di 217 OTU. Tuttavia, solo 74 OTU sono stati rilevati come "crescita accelerata" confrontando le strategie di crescita nel suolo di controllo con quelle in eTeCO ₂ (Fig. 4a). Allo stesso tempo, 28 OTU e 15 OTU sono stati "ritardati nella crescita" confrontando il suolo di controllo con eT ed eCO ₂ (Fig. 4b), rispettivamente. È importante sottolineare che il numero di OTU "ritardati nella crescita" è aumentato di quasi 6 volte dopo aver sperimentato contemporaneamente il riscaldamento e l'arricchimento di CO ₂. Collettivamente, le specie microbiche acclimatate al solo riscaldamento a lungo termine o all'elevato livello di CO ₂ hanno risposto più velocemente agli eventi di bag-up rispetto a quelle in condizioni ambientali. Al contrario, i microbi nel suolo sotto la combinazione di riscaldamento e arricchimento di CO ₂ tendevano a rallentare la loro risposta alla crescita.

Tra i taxa con strategie di crescita modificate, un totale di 45 OTU sono stati condivisi tra i tre confronti di trattamento (ad esempio, Contr vs eT, Contr vs eCO ₂ e Contr vs eTeCO ₂ ), inclusi 42 OTU con OTU "a crescita accelerata" e 3 con OTU "a crescita ritardata" (Fig. 4a, b). Sulla base della distribuzione filogenetica visualizzata di questi OTU (Fig. 4c), i 42 OTU costantemente "a crescita accelerata" hanno mostrato una distribuzione filogeneticamente diffusa: attraverso otto phyla dominanti. La maggior parte degli OTU affiliati ad Alphaproteobacteria, Betaproteobacteria e Gammaproteobacteria hanno cambiato le loro strategie da "intermedie" a "rapide". Gli OTU affiliati a Deltaproteobacteria, Actinobacteria, Chloroflexi e Acidobacteria hanno principalmente cambiato le strategie da risposte "lente" a "intermedie" dopo l'acclimatazione ai cambiamenti climatici.

Per esplorare gli impatti dei cambiamenti climatici sui modelli filogenetici delle strategie di crescita, è stato utilizzato l'indice taxon più vicino (NTI). Tutte le categorie, ad eccezione dei responder intermedi nell'eT, sono state raggruppate in rami filogenetici (NTI > 0, p < 0,05, Tabella 2). I modelli sono stati modificati dai cambiamenti climatici. Ad esempio, i risponditori rapidi in tre scenari di cambiamento climatico (ad esempio, eT, eCO ₂ ed eTeCO ₂ ) avevano un NTI costantemente inferiore a quello del suolo di controllo, indicando una conservazione filogenetica indebolita. Il pattern filogenetico dell'intermedio I soccorritori nel suolo di controllo erano raggruppati, ma sono diventati casuali sotto il riscaldamento climatico. Inoltre, i tre indici filogenetici aggiuntivi - dispersione filogenetica, K di Blomberg e λ di Pagel - erano simili al risultato dell'indice NTI, mostrando segnali filogenetici nella maggior parte delle strategie di crescita (p < 0,05). I segnali filogenetici dei soccorritori rapidi sono stati indeboliti dopo il cambiamento climatico (Tabella supplementare 1). Nel complesso, l'acclimatazione ai cambiamenti climatici ha rimodellato i modelli di crescita microbica attraverso cambiamenti nella composizione delle specie e nella loro strategia di risposta, che alla fine hanno influenzato i modelli filogenetici.

vincoli filogenetici e l'acclimatazione ambientale spiegano i modelli di risposta alla crescita

Abbiamo applicato l'analisi del partizionamento della varianza per quantificare i contributi dei vincoli filogenetici e dell'acclimatazione ambientale a tre strategie di crescita. Noi ha utilizzato una rappresentazione astratta della filogenesi e dell'ambiente come componenti principali (PC), considerando la dimensionalità, la collinearità e la ridondanza di questi dati. Le rispettive relazioni sono state approssimate da un modello lineare, che ha aiutato a valutare la varianza delle strategie di crescita spiegata dai vincoli filogenetici e dall'acclimatazione ambientale (vedi "Metodi" per i dettagli). Questi vincoli e l'acclimatazione hanno influenzato le tre strategie di crescita in modo diverso (Fig. 6 supplementare): gli effetti filogenetici più forti sono stati osservati per i responder rapidi (17%), seguiti dai responder intermedi (7%), mentre la filogenesi ha avuto un piccolo effetto sui responder lenti (0,3%). C'è stata una tendenza opposta negli effetti dell'acclimatazione ambientale sulle strategie di crescita: l'ambiente ha avuto un impatto sostanziale sulla distribuzione dei risponditori lenti (72%) tra i gruppi tassonomici e un leggero effetto sui risponditori rapidi (3%).

La parentela filogenetica ha un impatto sostanziale sui modelli di microbi basati sui tratti ^11,12 , ma il grado in cui i loro tratti eco-fisiologici sono influenzati dalla filogenesi è sconosciuto. I microrganismi ottengono genomi dalle loro cellule madri, riflettendo la loro filogenesi. I geni correlati alla crescita appartengono principalmente al genoma centrale, che è per lo più ereditato verticalmente e riflette la filogenesi ³¹ . Questo spiega i segnali filogenetici delle tre strategie di crescita (Tabella 1), che supporta la prima ipotesi che la filogenesi influenzi le strategie di crescita delle specie batteriche dopo l'umidificazione del suolo. Gli effetti della selezione ambientale sulla strategia microbica, tuttavia, non possono essere ignorati ^16,32 . La plasticità fenotipica è fondamentale per le prestazioni fisiologiche dei microrganismi nell'acclimatarsi ad ambienti ampi e variegati ³³ . Inoltre, i microrganismi possono ottenere anche geni adattativi da altre specie attraverso il trasferimento genico orizzontale ³² . Questi fattori potrebbero determinare queste differenze di tratti eco-fisiologici microbici.

La conservazione filogenetica delle strategie di crescita è evidente anche sull'albero filogenetico (Fig. 3b). Ad esempio, la maggior parte dei membri delle classi batteriche, ad esempio il 78% degli OTU dei bacilli, il 69% degli OTU di Sphingobacteriia e il 67% degli OTU di Cytophagia, sono stati classificati come responder rapidi. Tuttavia, i tratti specifici del taxon non sono condivisi uniformemente da tutti i membri del taxon a causa della divergenza del genoma ^5,6,8 . Inoltre, la selezione causata da fattori ambientali può anche confondere la coerenza ecologica, determinando vari fenotipi funzionali anche per batteri che condividono una storia evolutiva comune ¹¹ .

L'elevata temperatura e la CO ₂ hanno spostato la strategia all'interno del livello di specie: la crescita di molti taxa è stata accelerata sotto riscaldamento o arricchimento di CO ₂, mentre la risposta alla crescita è stata per lo più ritardata da un aumento simultaneo della temperatura e della CO ₂ (Fig. 4a, b). Questi risultati confermano la nostra seconda ipotesi che il riscaldamento e l'arricchimento di CO ₂ spostino le strategie di crescita preesistenti di alcune specie. Inoltre, abbiamo rilevato una selezione densità-dipendente negativa in condizioni di riscaldamento o CO ₂ elevata (sia p < 0,01, Fig. 5 supplementare), che è comune in condizioni di limitazione delle risorse ²⁸ . Un concetto generale è che questa crescita è proporzionale al tasso di guadagno delle risorse microbiche ³⁴ , e lavori precedenti hanno dimostrato che sotto la limitazione delle risorse, le allocazioni di risorse pro capite diminuiscono con l'aumentare della densità della popolazione, che diminuisce i tassi di crescita ²⁸ . È interessante notare che la forza della densità-dipendenza è diventata molto debole e non significativa sotto simultaneamente elevato CO ₂ e riscaldamento. Si noti che i valori di R ² tra i tassi di crescita delle specie e le densità nei trattamenti con eT ed eCO ₂ erano bassi (0,037 e 0,062, rispettivamente), indicando altre forze trainanti che modellano la crescita microbica.

Il riscaldamento influisce sullo stoccaggio del carbonio e sul ciclo dei nutrienti nel suolo influenzando i processi vegetali e microbici ² . I microbi sono altamente sensibili alla temperatura e il riscaldamento generalmente aumenta l'attività microbica e la respirazione, che diminuisce la quantità e la qualità della materia organica nel suolo ^7,35,36,37 . I risultati precedenti di questo esperimento a lungo termine hanno mostrato che il riscaldamento ha diminuito la biomassa vegetale fuori terra e la resa del grano, indicando una diminuzione dell'input di C e della domanda di N di origine vegetale ^25,26 . Al contrario, il contenuto di nitrati nel suolo è aumentato con il riscaldamento a causa della più rapida mineralizzazione della SOM e dei residui vegetali, che ha portato al rilascio di CO ₂ e di N minerale accumulo ² . Considerando questi risultati, ipotizziamo che un ridotto rapporto C-N nel suolo potrebbe aumentare la limitazione di C per i microrganismi dopo un riscaldamento a lungo termine.

Contrariamente all'effetto negativo del riscaldamento nel nostro sistema FACE, un'elevata concentrazione di CO ₂ ha aumentato la biomassa vegetale ²⁵ . Ciò a sua volta ha aumentato l'input sotterraneo di fotosintetizzati e la domanda di N delle piante ^25,38 . L'aumento del C labile ha stimolato la crescita batterica ³⁹ , che ha ulteriormente intensificato la competizione per l'azoto tra piante e microrganismi ^40,41 . Infatti, elevate concentrazioni di CO ₂ hanno ridotto sostanzialmente il contenuto di nitrati nel suolo e aumentato la limitazione di N per i microrganismi ^2,42 . Di conseguenza, le limitazioni delle risorse causate dal riscaldamento e dall'arricchimento di CO ₂ erano opposte: una maggiore limitazione del C da parte del riscaldamento ma un aumento della limitazione dell'N da parte del CO ₂ arricchimento. Lo squilibrio stechiometrico o lo stress limitano la crescita microbica, richiedendo maggiori investimenti per mantenere le funzioni metaboliche essenziali o portando alla dormienza ^43,44 . Le specie con densità di popolazione più elevate possono essere più fortemente limitate in condizioni di scarsità di risorse rispetto alle specie con densità di popolazione più basse ²⁸ . Questo spiega in parte la dipendenza negativa dalla densità negli scenari di eT ed eCO ₂. Poiché è probabile che questi effetti opposti si compensino a vicenda, la forza della dipendenza dalla densità è stata indebolita nello scenario di riscaldamento simultaneo e arricchimento di CO ₂.

La capacità di crescere rapidamente è fondamentale per competere per le risorse limitate, soprattutto in condizioni di squilibrio stechiometrico ^8,14 . Di conseguenza, i taxa con risposta di crescita accelerata sono selezionati dal punto di vista ambientale solo per il riscaldamento o per il solo arricchimento di CO ₂. Al contrario, mitigare le limitazioni delle risorse ha ridotto il ruolo della selezione (Fig. 7 supplementare) ^28,45,46 , e i risponditori lenti erano più abbondanti sotto manipolazioni combinate di temperatura e CO ₂ (Fig. 3a). Ciò sottolinea che le interazioni tra riscaldamento ed eCO ₂ sono molto complesse perché i loro effetti individuali sono in parte opposti. Ciò richiede urgentemente più esperimenti di manipolazione multifattoriale a lungo termine per sezionare le risposte variabili di molteplici funzioni ecologiche e per prevedere con precisione gli effetti del futuro cambiamento globale.

La filogenesi e l'ambiente influenzano congiuntamente i fenotipi microbici ^23,31 . Abbiamo identificato come questi due fattori modellano le dinamiche di crescita microbica (Fig. 6 supplementare). I vincoli filogenetici e l'acclimatazione ambientale spiegavano le strategie di crescita, in base alle quali i soccorritori rapidi erano principalmente governati dai primi e i risponditori lenti dai secondi. Si basa una rapida crescita microbica su combinazioni di molti tratti fisiologici tra cui (i) auto-attivazione cellulare (per la rianimazione immediata), (ii) replicazione del DNA e sintesi proteica e (iii) resistenza alla pressione osmotica ^8,47 . Questi geni essenziali correlati alla crescita tendono ad appartenere ai genomi centrali ⁴⁸ , che di solito si sono evoluti lentamente ed era improbabile che venissero trasferiti tra i microrganismi ⁴⁹ . Ciò significa che il tratto microbico della rapida crescita è stato probabilmente ereditato verticalmente dagli antenati ai discendenti. Inaspettatamente, meno del 20% della variazione è spiegato da queste variabili per i responder rapidi e intermedi, che potrebbero riflettere altri fattori che modellano le strategie di crescita. Ad esempio, le contingenze storiche possono influenzare la composizione della comunità microbica ⁵⁰ , che ha ulteriormente influenzato le attuali funzioni della comunità e le espressioni dei tratti delle specie. I processi metabolici potrebbero essere influenzati dal co-limitazione di più risorse, che complica la previsione delle prestazioni fisiologiche microbiche ^51,52 . Infine, i cambiamenti non rilevati del microambiente del suolo e i processi stocastici (ad esempio, la deriva genetica), possono ugualmente contribuire alle componenti inspiegabili osservate.

La maggior parte dei tratti microbici si basa su un certo grado di conservazione filogenetica e, di conseguenza, il significato della filogenesi e i rispettivi tratti funzionali dovrebbero essere considerati quando si studiano le relazioni microbico-ambiente ¹² . Le tre strategie di risposta della crescita microbica agli eventi di wet-up sono per lo più filogeneticamente dipendenti e la forza dei segnali filogenetici dipende dai tipi di risposta alla crescita. Tale differenziazione è probabilmente dovuta a distinti contributi della filogenesi e dell'acclimatazione ambientale ai tratti eco-fisiologici dei microrganismi del suolo in determinate condizioni climatiche. Riscaldamento e Le eCO ₂ modificano le dinamiche di crescita all'interno di una data specie a livello locale e, potenzialmente, globale. Un tale cambiamento nell'ecofisiologia microbica potrebbe influenzare ulteriormente il ciclo biogeochimico degli elementi nel suolo e il feedback climatico. Collettivamente, anche se le strategie di crescita sono conservate filogeneticamente, l'acclimatazione a un nuovo ambiente sposta le strategie, e questo principalmente per i risponditori lenti. I nostri risultati aggiungono nuove prove che la filogenesi e l'acclimatazione ambientale sono essenziali per comprendere l'evoluzione dei tratti di crescita dei microrganismi del suolo e la loro risposta ai cambiamenti climatici.

studio si è basato su una stazione sperimentale sul campo che simula l'arricchimento e il riscaldamento atmosferico di CO ₂ (Fig. 1a). Il sito sperimentale si trova nel villaggio di Kangbo (31°30′N, 120°33′E), nella municipalità di Guli, Changshu comune nella provincia di Jiangsu, Cina. Il tipo di clima è un clima monsonico subtropicale con precipitazioni medie annue comprese tra 1100 e 1200 mm e una temperatura media annua di circa 16 °C. Le precipitazioni e le temperature elevate si verificano principalmente da maggio al ²⁵ settembre. I terreni sono Antrosoli Gleyici Stagnici derivati da depositi lacustri argillosi. Le principali proprietà del terriccio (0-15 cm) prima dell'esperimento sul campo erano le seguenti: pH (H ₂ O) 7,0, densità apparente 1,2 g cm ^-3 e contenuto di C organico e N totale di 16,0 g kg ^-1 e 1,9 g kg ^-1 , rispettivamente.

Il sistema FACE è stato ben descritto in precedenti pubblicazioni ^26,53 . I trattamenti per i cambiamenti climatici sono stati impostati in base allo scenario del percorso di concentrazione rappresentativo (RCP) che ha modellato la concentrazione atmosferica di CO ₂ e l'elevazione della temperatura in circa 30-40 anni. L'elevata concentrazione atmosferica _{di CO 2} e il riscaldamento dell'aria della chioma delle colture sono stati mantenuti 24 ore al giorno durante il periodo di crescita delle colture. Ogni trattamento è stato replicato in tre anelli con la stessa infrastruttura e gli anelli sono stati disposti in un design a file divise (Fig. 1b). Tutti gli anelli sono stati tamponati da campi aperti adiacenti per evitare qualsiasi incrocio di trattamento. Le coltivazioni di riso e grano di tutti gli appezzamenti sono state gestite con pratiche convenzionali locali. I campioni di terreno per l'incubazione qSIP sono stati raccolti nel giugno 2020.

Per

determinare se c'è un impulso di nutrienti dopo la riumidificazione del suolo, abbiamo stimato la dinamica di diverse caratteristiche biochimiche (ad esempio, flussi di CO ₂, attività idrolasi, DOC, DN, TC e TN) nei suoli prima e durante l'incubazione. I campioni di terreno per le misurazioni del flusso di nutrienti sono stati raccolti dall'arricchimento di CO ₂ all'aria libera e stazione sperimentale di riscaldamento nel luglio 2022.

Per misurare il tasso di produzione di CO ₂, il terreno (2,00 g) è stato fissato in una fiala di vetro di 29 mm di diametro (volume 23 mL). L'acqua (400 μl) è stata aggiunta uniformemente al terreno in ogni fiala. I campioni di gas sono stati quindi raccolti da ciascuna fiala di incubazione in più punti temporali (ad esempio, 3 ore, 6 ore, 9 ore, 12 ore, 24 ore, 72 ore e 144 ore dopo l'aggiunta di acqua) e le concentrazioni di CO ₂ sono state determinate in tutti i campioni di gas con un gascromatografo in tracce (Agilent 7890, Santa Clara, CA, USA). Altre caratteristiche biochimiche sono state misurate in incubazioni parallele, con campionamento distruttivo. In breve, il terreno (40,00 g) è stato messo in un barattolo di plastica e 8 ml di acqua sono stati aggiunti uniformemente al terreno. Tutte le fiale e i barattoli di incubazione sono stati posti al buio a 25 °C e il contenuto di umidità del suolo è stato regolato due volte al giorno. Il campionamento distruttivo è stato condotto dopo 1, 3 e 6 giorni di incubazione. Compreso il terreno preumido (il terreno prima aggiunta di acqua), sono stati ottenuti un totale di 48 campioni di terreno. I campioni di terreno sono stati pesati prima e dopo essere stati essiccati in forno a 105 °C e il contenuto di umidità del suolo è stato misurato con il metodo gravimetrico. L'attività dell'idrolasi della fluoresceina diacetato (FDA) del suolo è stata misurata utilizzando il kit di analisi dell'attività dell'idrolasi FDA del suolo (Solarbio®, Pechino, Cina) secondo il protocollo del produttore. Il carbonio totale e l'azoto totale del suolo sono stati misurati con un analizzatore elementare C/N (multi EA® 5000, analytikjena, Germania). Il carbonio organico disciolto e l'azoto disciolto sono stati analizzati utilizzando un analizzatore TOC/TN (multi N/C® 3100, analytikjena, Germania) dopo l'estrazione con acqua distillata.

Simulazione dell'impulso dei nutrienti dopo la riumidificazione del terreno asciutto con l'aggiunta di ¹⁸ O-acqua

Per determinare se e come la crescita microbica variava in risposta agli eventi di impulso dopo l'acclimatazione a lungo termine al riscaldamento e l'arricchimento di CO ₂, abbiamo stimato il tassi di crescita specifici della popolazione di microbi attivi conducendo un esperimento di incubazione con ¹⁸ O-acqua combinato con il sondaggio quantitativo di isotopi stabili del DNA (DNA-qSIP) (Fig. 1c). Le condizioni di incubazione erano simili a quelle riportate in uno studio precedente ⁶ . In breve, circa 60 g di terreno fresco di ogni trattamento sono stati setacciati (2 mm) ed essiccati all'aria (24 ore a temperatura ambiente) subito dopo il trasporto in laboratorio. Quindi, campioni triplicati di terreni asciutti (2,00 g) sono stati incubati al buio a temperatura ambiente in provette di coltura aerobica di plastica sterili (17 × 100 mm) con 400 μL di 98 atom% H ₂ ¹⁸ O o acqua ad abbondanza naturale (H ₂ ¹⁶ O) per 6 giorni, con raccolti in quattro punti temporali (T = 0, 1, 3, 6 d dopo l'aggiunta di acqua). Il DNA è stato estratto dai terreni del trattamento di incubazione 0 d immediatamente dopo l'aggiunta di acqua (intervallo ~30 s), che rappresenta il preumido trattamento. Ad ogni raccolto, i terreni sono stati campionati in modo distruttivo e immediatamente conservati a -80 °C. Sono stati raccolti un totale di 84 campioni di suolo (4 trattamenti per i cambiamenti climatici × 3 repliche a 0 h con aggiunta di H ₂ ¹⁶ O + 4 trattamenti × 3 punti temporali successivi × 3 repliche × 2 tipi di aggiunta di H ₂ O).

Estrazione del DNA e centrifugazione isopicnica Il

DNA totale di tutti i campioni di terreno raccolti è stato estratto utilizzando il kit FastDNA™ SPIN per il suolo (MP Biomedicals, Cleveland, OH, USA) secondo le istruzioni del produttore. La concentrazione del DNA estratto è stata determinata fluorometricamente utilizzando i kit di saggi Qubit® DNA HS (High Sensitivity) (Yeasen Biotechnology, Shanghai, Cina) su un fluorimetro Qubit® 4 (Thermo Scientific™, Waltham, MA, USA). I campioni di DNA del giorno 1, del giorno 3 e del giorno 6 sono stati utilizzati per la centrifugazione isopicnica e la pipeline dettagliata è stata descritta in precedenza con Modifiche ⁶ . In breve, 3 μg di DNA sono stati aggiunti in 1,85 g mL ^-1 CsCl di tampone gradiente (0,1 M Tris-HCl, 0,1 M KCl, 1 mM EDTA, pH = 8,0) con una densità di galleggiamento finale di 1,718 g mL ^-1 . Circa 5,1 mL della soluzione sono stati trasferiti in una provetta per ultracentrifuga (Beckman Coulter QuickSeal, 13 mm × 51 mm) e termosaldati. Tutte le provette sono state centrifugate in un'ultracentrifuga Optima XPN-100 (Beckman Coulter) utilizzando un rotore VTi 65.2 a 177.000 × g a 18 °C per 72 ore con accelerazione e frenata minime.

Immediatamente dopo la centrifugazione, il contenuto di ciascuna provetta per ultracentrifuga è stato separato in 20 frazioni (~250 μL per frazione) spostando il mezzo di gradiente con acqua sterile nella parte superiore della provetta utilizzando una pompa a siringa (Longer Pump, LSP01-2A, Cina). La densità di galleggiamento di ciascuna frazione è stata misurata utilizzando un rifrattometro portatile digitale (Reichert, Inc., Buffalo, NY, USA) da 10 μL Volumi. Il DNA frazionato è stato precipitato da CsCl aggiungendo 500 μl di polietilenglicole (PEG) al 30% 6000 e 1,6 M di soluzione di NaCl, incubato a 37 °C per 1 ora e quindi lavato due volte con etanolo al 70%. Il DNA di ciascuna frazione è stato poi disciolto in 30 μL di tampone Tris-EDTA. Informazioni dettagliate (nomi di aziende e numeri di catalogo) dei reagenti e dei materiali di consumo per l'esperimento qSIP sono fornite nei Dati supplementari 2.

PCR quantitativa e sequenziamento Le

copie totali del gene 16S rRNA per campioni di DNA di tutte le frazioni e dei suoli del giorno 0 sono state quantificate utilizzando i primer per le regioni V4-V5: 515F (5′‐GTG CCA GCM GCC GCG G‐3′) e 907R (5′‐CCG TCA ATT CMT TTR AGT TT‐3′) ⁵⁴ . Gli standard plasmidici sono stati preparati inserendo una copia di un prodotto PCR purificato dal DNA del suolo in Escherichia coli . L'E. coli è stato quindi coltivato, seguito da estrazione e purificazione del plasmide. La concentrazione di plasmide è stata misurato utilizzando i kit di saggi Qubit DNA HS. Le curve standard sono state generate utilizzando diluizioni seriali di 10 volte del plasmide. Ogni reazione è stata eseguita in un volume di 25 μl contenente 12,5 μl di SYBR Premix Ex Taq (TaKaRa Biotechnology, Otsu, Shiga, Giappone), 0,5 μl di primer diretti e inversi (10 μM), 0,5 μl di ROX Reference Dye II (50×), 1 μl di DNA stampo e 10 μl di acqua sterile. È stata eseguita una procedura di termociclo in due fasi, che consisteva in 30 s a 95 °C, seguita da 40 cicli di 5 s a 95 °C, 34 s a 60 °C (momento in cui è stato raccolto il segnale di fluorescenza). Dopo il ciclo qPCR, sono state ottenute curve di fusione per garantire che i risultati fossero rappresentativi del gene bersaglio. L'efficienza media della PCR è stata del 96% e la pendenza media è stata di -3,38, con tutte le curve standard che hanno R ² ≥ 0,99.

Il DNA dei campioni del giorno 0 (non frazionato) e il DNA frazionato delle frazioni con densità di galleggiamento compresa tra 1,695 e 1,735 g/mL sono stati selezionati per il sequenziamento dell'amplicone dell'rRNA 16S utilizzando gli stessi primer della qPCR (es. 515F/907R). Undici delle 20 frazioni di ciascuna provetta per ultracentrifuga (densità compresa tra 1,695 e 1,735 g/mL) sono state selezionate perché contenevano più del 99% del numero di copie geniche delle 20 frazioni. Un totale di 804 campioni di DNA (12 campioni di DNA non frazionato + 72 × 11 campioni di DNA frazionato) sono stati sequenziati utilizzando la piattaforma NovaSeq6000 (Genesky Biotechnologies, Shanghai, Cina).

Le sequenze sono state filtrate in qualità utilizzando USEARCH v.11.0 ⁵⁵ . In breve, sono state rimosse sequenze < 370 bp e gli errori totali attesi > 0,5. Le chimere sono state identificate e rimosse. Successivamente, le sequenze di alta qualità sono state raggruppate in unità tassonomiche operative (OTU) utilizzando l'algoritmo UPARSE a una soglia di identità del 97% e la sequenza più abbondante di ciascuna OTU è stata selezionata come sequenza rappresentativa. L'affiliazione tassonomica del la sequenza rappresentativa è stata determinata utilizzando il classificatore RDP (versione 16) ⁵⁶ . In totale, sono state ottenute 51.127.459 letture del gene batterico 16S rRNA e 11.898 OTU. Le sequenze di ampliconi dell'rRNA 16S sono state caricate sul Genome Sequence Archive (GSA) del National Genomics Data Center (NGDC) con numero di accesso CRA006507.

Abbiamo

utilizzato la quantità di ¹⁸ O incorporata nel DNA per stimare i tassi di crescita dei taxa attivi ^24,57 . Gli spostamenti di densità degli OTU tra ^{i trattamenti con 16} O e ¹⁸ O sono stati calcolati seguendo le procedure qSIP ²⁴ . In breve, il numero di copie del gene 16S rRNA per OTU in ciascuna frazione di densità è stato calcolato moltiplicando l'abbondanza relativa dell'OTU (acquisizione mediante sequenziamento) per il numero totale di copie del gene 16S rRNA (acquisizione mediante qPCR). Quindi, il contenuto di GC e le molecole peso di un particolare taxon. Inoltre, è stata stimata la variazione della composizione isotopica ¹⁸ O dei geni 16S rRNA per ciascun taxon. Abbiamo assunto un modello di crescita esponenziale nel corso delle incubazioni e i tassi di crescita assoluti della popolazione sono stati stimati su ciascuno dei tre intervalli di tempo dell'incubazione: 0-1, 0-3 e 0-6 d corrispondenti ai campioni ai giorni 1, 3 e 6. Il tasso di crescita assoluto è una funzione del tasso di comparsa di ¹⁸ geni rRNA 16S marcati con O. Pertanto, il tasso di crescita ( g ) del taxon i è stato calcolato come:

Dove N _TOTAL è il numero totale di copie geniche per il taxon i e N _{LIGHT rappresenta} il non etichettato Abbondanze geniche dell'rRNA 16S del taxon i alla fine del periodo di incubazione (tempo t ). N _{LIGHT è} calcolato da una funzione con quattro variabili: N _{TOTAL it ,} pesi molecolari del DNA (taxon i ) nel trattamento a ¹⁶ O ( M _{LIGHT i} ) e nel trattamento a ¹⁸ O ( M _{LAB i} ) e il peso molecolare massimo del DNA che potrebbe derivare dall'assimilazione di H ₂ ¹⁸ O ( M _{HEAVY i} ) ²⁴ . Abbiamo inoltre calcolato i tassi di crescita medi (rappresentati dalla produzione di nuove copie del gene 16S rRNA di ciascun taxon per g di terreno asciutto al giorno) in ciascuno dei tre intervalli di tempo dell'incubazione: 0-1, 0-3 e 0-6 d, utilizzando la seguente equazione ³⁹ :

Dove t è il tempo di incubazione (d). Tutti i calcoli dei dati sono stati eseguiti utilizzando il pacchetto qSIP (https://github.com/bramstone/qsip) in R (v. 3.6.2).

Raggruppamento dei taxa in strategie di crescita

Abbiamo confrontato i tassi di crescita medi dei taxa a tre intervalli di tempo (n = 3 in ogni intervallo di tempo) e classificato le specie in strategie di crescita rapida, intermedia e lenta in base ai tempi del tasso di crescita massimo (Fig. 1d): (1) Risposte rapide: le specie avevano i tassi di crescita più alti entro 1 giorno dall'incubazione; (2) Risposte intermedie: le specie hanno avuto i tassi di crescita più elevati durante l'incubazione di 3 giorni; (3) Risposte lente: le specie hanno avuto i tassi di crescita più alti durante l'incubazione di 6 giorni. I taxa con tassi di crescita significativamente maggiori di zero possono essere suddivisi in uno dei tre strategie in ogni trattamento.

Analisi della conservazione filogenetica

Le analisi filogenetiche degli alberi sono state eseguite in Galaxy/DengLab (http://mem.rcees.ac.cn:8080/) con funzioni PyNAST Alignment e FastTree ^58,59 . Gli alberi sono stati visualizzati e modificati utilizzando iTOL ⁶⁰ . Per stimare i modelli filogenetici delle strategie di crescita, la dispersione filogenetica (D) è stata calcolata dalla funzione 'phylo.d' del pacchetto "cappero" in R (v. 3.6.2). La statistica D uguale a 1 significa che il tratto osservato ha una distribuzione filogeneticamente casuale attraverso le punte della filogenesi, e 0 significa che il tratto osservato è raggruppato come se si fosse evoluto dal moto browniano ²⁹ . L'aumento dell'aggregazione filogenetica nel tratto binario è indicato da valori di D che diminuiscono da 1. I valori p sono stati ottenuti eseguendo 1000 permutazioni per testare D per un allontanamento significativo da 1 (distribuzione casuale). Inoltre, le metriche del segnale filogenetico K di Blomberg e λ di Pagel, sono state utilizzate per testare distribuzioni filogenetiche significativamente non casuali utilizzando il pacchetto "filosegnale" in R. I valori p di entrambi gli indici sono stati utilizzati per testare il significato dei segnali filogenetici.

L'indice del taxon più vicino (NTI) è stato calcolato per determinare il grado di clustering filogenetico come descritto in precedenza ⁵ . La distanza media del taxon più vicino (MNTD) è stata calcolata nel pacchetto "picante" di R ⁶¹ . I valori di NTI sono equivalenti all'output negativo della dimensione dell'effetto standardizzato (SES) delle distanze MNTD osservate, che verificano se la distribuzione delle strategie di crescita tra diversi gruppi filogenetici è casuale o non casuale. I valori NTI > 0 e i loro valori p < 0,05 rappresentano il raggruppamento filogenetico, mentre i valori NTI < 0 e i valori p > 0,95 indicano filogenetica Sovradispersione. I valori p di NTI compresi tra 0,05 e 0,95 rappresentano distribuzioni filogenetiche casuali. I dati sono stati convertiti in matrici binarie (1 s e 0 s) prima di tutte le analisi filogenetiche. Per gli OTU che erano presenti in più di un trattamento e avevano risposte diverse (nelle analisi in cui tutti i trattamenti climatici sono combinati, cioè nella Tabella 1 e nella Fig. 6 supplementare), l'OTU è stato classificato al rispettivo responder di crescita quando quei taxa hanno mostrato quella specifica strategia di crescita in qualsiasi trattamento.

Quantificazione della varianza spiegata nei modelli di distribuzione delle strategie

La matrice di distanza filogenetica ottenuta dall'albero filogenetico e tre matrici binarie (inclusi quattro trattamenti climatici) per tre strategie di crescita sono state scomposte dal pacchetto 'FactoMineR' in R. Le matrici di distribuzione (binarie) di tre responder di crescita nei quattro trattamenti climatici sono state utilizzate per rappresentare l'impatto della CO ₂ e della temperatura sulla crescita batterica. Per prevedere la strategia di crescita microbica (cioè "y", un 1 o 0 che indica l'appartenenza a una categoria di risposta), la ripartizione della varianza è stata eseguita utilizzando le prime quattro componenti principali filogenetiche (PC) (che rappresentano oltre l'80% della varianza filogenetica) e due PC ambientali (che rappresentano oltre il 65% della varianza dell'habitat). La frazione della varianza spiegata dai vincoli filogenetici e dall'acclimatazione ambientale è stata calcolata dal pacchetto 'car' in R.

Analisi statistiche

L'incertezza dei tassi di crescita (intervallo di confidenza al 95%) è stata stimata utilizzando una procedura di bootstrapping con 1000 iterazioni ⁶ . I tassi di crescita cumulativi a livello di phylum sono stati stimati come la somma dei tassi di crescita taxon-specifici di quegli OTU affiliati allo stesso phylum. I tassi di crescita pro capite di ciascuna OTU sono stati calcolati dividendo la crescita assoluta tassi per l'abbondanza totale del gene 16S rRNA del taxon i . I processi ecologici delle popolazioni attive (ad esempio, la dipendenza dalla densità) dopo la riumidificazione del suolo asciutto sono stati stimati correlando l'idoneità specie-specifica (si riferisce ai tassi di crescita pro capite di ciascuna OTU) con la dimensione iniziale della popolazione utilizzando analisi di regressione lineare (R v.3.6.2, funzione 'lm'). La diversità beta della comunità batterica all'incubazione 0 d è stata visualizzata mediante analisi delle coordinate principali non vincolate (PCoA) e testata mediante analisi multivariata permutazionale della varianza (PERMANOVA) basata sulla distanza di Bray-Curtis, utilizzando il pacchetto vegano in R (v. 3.6.2) ⁶² . I confronti tra gli scenari climatici sono stati testati mediante test post hoc ANOVA a due vie e LSD (SPSS 19 per Windows, IBM Corp., Armonk, NY, USA).

Ulteriori

informazioni sul disegno della ricerca sono disponibili nel Nature Portfolio Reporting Summary collegato a questo articolo.

I dati di sequenza generati in questo studio sono stati depositati nel National Genomics Data Center (NGDC) Genome Sequence Archive (GSA) con il codice di accesso CRA006507.

, è possibile accedere al codice R per la pipeline qSIP e le analisi statistiche da https://zenodo.org/badge/latestdoi/484023335.

Riferimenti