腐生真菌通过将稻草中的碳输送到大型聚集体中来储存碳

《CATENA》：Saprophytic fungi store carbon by channeling straw-derived carbon through macroaggregates

碳转化与土壤团聚体形成机制研究。通过同位素标记法分析两种真菌（Mortierella capitata和Trichocladium uniseriatum）对土壤团聚体及有机碳积累的影响，发现早期分化真菌主导矿物相关有机碳途径逐步形成团聚体，而Dikarya真菌优先通过颗粒有机碳途径促进大团聚体形成，使土壤有机碳含量分别提升21.71%和13.14%，验证了双阶段分解理论。

　　

郭书文|冯继光|王继继|王安康|吴明宇|李佩佩|李芳

中国河南省农业大学资源与环境科学学院小麦-玉米双季种植系统高效生产国家重点实验室，郑州450046

摘要

植物残体在土壤中的碳（C）转化对农业可持续性和陆地碳预算至关重要。腐生真菌促进秸秆分解并增强土壤团聚体形成，从而调节碳动态，但其机制尚不清楚。通过使用同位素标记方法，我们研究了两种典型的腐生真菌——Mortierella capitata（M，早期分化真菌）和Trichocladium uniseriatum（T，Dikarya门）——在长期有机施肥条件下对土壤团聚体和有机碳积累的影响。我们使用添加了¹³C标记秸秆的Calcaric Fluvisol土壤进行了培养实验。设置了四种处理：未灭菌对照组、单独接种M和T真菌的处理以及它们的共接种处理（M + T）。在五个时间点（30天、60天、120天、180天和300天）收集土壤团聚体，并采用密度和粒径组合方法对其进行分馏，每个样本得到7-10个组分。共分析了621个组分中的土壤有机碳（SOC）含量和¹³C同位素丰度。结果表明，真菌接种显著增强了大团聚体（> 1毫米）的形成和秸秆来源碳在大团聚体中的积累，最终使SOC含量比自然微生物组分别增加了21.71%和13.14%。此外，在整个培养期间，秸秆来源碳向SOC的转化集中在两个不同的时间点，这与植物残体的两阶段分解理论相符。本研究揭示了不同进化阶段的真菌驱动土壤团聚体的根本不同机制：早期分化真菌主要通过矿物相关有机碳途径逐步促进团聚体形成，而Dikarya门真菌则通过颗粒有机碳（POC）途径促进大团聚体的形成，随后这些大团聚体会分解为小团聚体。这些发现加深了我们对真菌驱动团聚体形成的机制理解，并为开发旨在增强土壤团聚体的真菌菌群组合提供了关键指导。

引言

土壤有机碳（SOC）是陆地生态系统中最大的碳（C）库，对于通过稳定和持续的封存来调节全球碳循环和缓解气候变化至关重要（Cotrufo等人，2022年）。明确碳输入和稳定的过程对于提高封存效率至关重要（Liang等人，2017年）。作为土壤的基本结构单元，团聚体通过其层次结构在SOC稳定中起关键作用（Yudina和Kuzyakov，2023年）。在这些团聚体内，SOC通过两种不同的途径储存：颗粒有机碳（POC）和矿物相关有机碳（MOC）（Zhang等人，2022年）。POC来源于部分分解的残体，作为大团聚体（> 0.25毫米）的结构核心，通过微生物定殖和生物膜介导的粘土包裹促进团聚体形成（Witzgall等人，2021年）。相比之下，MOC化学结合在微团聚体（< 0.25毫米）中的细颗粒上，赋予其百年尺度的稳定性（Bucka等人，2021年）。这种层次结构建立了双重保护机制：大团聚体物理上阻止了POC被微生物利用，而微团聚体化学上保护了MOC免受分解（Six等人，2002年）。然而，这一机制的运作依赖于处理植物残体并决定这些碳库之间碳流动的微生物（Zhang等人，2019年）。在土壤微生物中，腐生真菌尤为重要，它们被广泛认为能够高效地将植物残体分解为SOC，并且越来越多地被证明能够物理组装土壤团聚体。

腐生真菌驱动植物残体的分解，调节POC的分解和MOC的形成（Klink等人，2022年）。其中，子囊菌门（Dikarya真菌）和Mortierellomycota（早期分化真菌）作为典型的r-策略者，能够快速获取和利用植物残体成分，如半纤维素和纤维素，这种快速分解不仅释放了POC中的易分解碳，还为MOC的形成提供了前体物质（Ferrari等人，2021年；Yao等人，2017年）。然而，它们不同的分解策略和结果导致了POC-MOC转化的不同途径：Dikarya真菌利用复杂的酶系统全面分解植物残体并合成多种次级代谢物，包括萜类化合物、杂环化合物和聚酮类化合物，从而促进POC向MOC的化学转化（Dashtban等人，2009年；Xiao和Zhong，2016年）。相比之下，早期分化真菌生长迅速且酶活性高，但分解不完全，产生的代谢副产物较少（Bezborodova等人，1968年；Vogel，1961年）。残体的部分分解促进了POC的保留，微生物生物量有助于MOC的积累。

在长期有机施肥的农业土壤中，Trichocladium（子囊菌门，以前归类为Chaetomium）和Mortierella（Mortierellomycota）成为主导这些过程的关键真菌属（Wang等人，2019年；Li等人，2023a；Ning等人，2020年）。它们不同的生化策略说明了SOC稳定的两个主要途径：Chaetomium通过高纤维素酶和木质素酶活性加速POC的分解，有效分解秸秆并释放作为MOC合成前体的还原糖（Ma等人，2024年；Yadav和Vivekanand，2019年）。其丰度与植物残体分解速率呈强正相关（Banerjee等人，2016年）。Mortierella利用来自纤维素、半纤维素、几丁质和芳香烃等聚合物的碳源（Ozimek和Hanaka，2021年）。Mortierella alpina SC9菌株产生大量的多不饱和脂肪酸。它们的粘附性和疏水性有助于土壤团聚体的形成并增强其稳定性（Ho等人，2007年）。这种物理保护有助于将POC保留在团聚体内，并有助于将易分解碳吸附到矿物表面形成MOC（Sokol等人，2019年；Lehmann等人，2020a）。此外，Mortierella合成的聚合物，如几丁质和黑色素，通过有机-矿物关联和团聚体内的物理保护有助于长期土壤碳封存（Li等人，2018年）。Chaetomium和Mortierella代表了SOC稳定的两种互补机制：前者主要通过生化转化驱动碳转化，而后者更多依赖生物物理机制（团聚体形成）来实现碳保护和矿物关联。

众所周知，腐生真菌通过丝状生长和分泌粘合剂来增强土壤团聚体（Philippot等人，2024年）。然而，我们目前对这一过程的理解主要来自短期培养研究，尽管这些研究很有价值，但揭示了复杂的、菌株特异性和时间依赖性的效应。例如，持续几天到几周的研究显示了不同的真菌效率和不同的团聚体形成途径（Tisdall等人，2012年；Morris等人，2019年；Lehmann等人，2020a），包括45天内EPS生产和菌丝体发育的功能差异（Li等人，2023年）。尽管有这些见解，但仍存在一个关键空白：真菌对土壤团聚体动态的影响以及植物来源碳在生态相关更长时间尺度（数月至数年）内的命运仍然缺乏定量研究，这限制了我们评估它们对SOC储存真实贡献的能力。理论机制提出，长期真菌效应可能涉及从菌丝分解产物形成矿物相关有机碳以及通过细胞质转移维持真菌残体（See等人，2022年；Camenzind等人，2023年），但这些假设缺乏来自长期研究的直接实验验证。为了解决这一空白，我们使用代表性真菌菌株进行了300天的培养实验。通过监测随时间变化的土壤团聚体和SOC动态，本研究旨在阐明长期真菌团聚体策略并量化它们对SOC储存的贡献。

菌株和¹³C标记秸秆

真菌菌株M. capitata（M）和T. uniseriatum（T）（以前归类为Chaetomium）是从河流-湿地土壤中分离出来的，并保存在我们的实验室培养物收藏中。使用含有以下成分的矿物液体培养基制备了真菌悬浮液：(L^?1)：1.0克NH₄Cl、6.23克KH₂PO₄、3.72克Na₂HPO₄·2H₂O、0.25克MgSO₄·7H₂O和5克葡萄糖（pH 6.4）。将100毫升的培养液分配到250毫升的Erlenmeyer烧瓶中，灭菌（121°C，20分钟），然后接种3毫米的菌丝琼脂

真菌形成了LMA并增加了MWD

在30天时，M. capitata和T. uniseriatum都成功地在土壤基质中定殖，并在整个培养期间保持了较高的拷贝数，尽管它们的数量有所波动（图S1）。在30天到60天之间，M和M + T处理组的菌丝丰度急剧下降，在60天时达到最低点，而T处理组的菌丝丰度仅略有减少。从60天到180天，所有处理组的菌丝丰度稳步增加。

真菌接种显著促进了LMA的形成

同位素标记阐明了真菌分解秸秆的两个阶段

秸秆来源碳的相对丰度随时间的变化（由¹³C原子丰度表示）揭示了两个不同的微生物介导的碳再分配阶段，分别发生在大约30天和120天（图3a，图S4）。在初始阶段（≤30天），易水解的秸秆碳被微生物迅速吸收并转化为代谢物或微生物生物量（Li等人，2016年）。随后是一个相对变化缓慢的阶段（30-120天），在此期间微生物活动

结论

本研究表明，早期分化和Dikarya门真菌在耦合土壤结构完整性和碳循环方面发挥着根本不同的作用。M. capitata主要通过MOC途径逐步促进土壤团聚体形成，而T. uniseriatum则通过POC途径促进团聚体形成。M. capitata和T. uniseriatum通过不同的机制增强了土壤稳定性和碳封存，通过增加大团聚体的形成优于自然微生物群

科学写作中生成AI的声明

作者声明在撰写本手稿时未使用任何生成AI。

CRediT作者贡献声明

郭书文：撰写——原始草稿，数据管理。冯继光：资源管理，数据管理。王继继：方法学，研究。王安康：方法学。吴明宇：软件。李佩佩：可视化，验证。李芳：撰写——审稿与编辑，概念化。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

本工作得到了国家自然科学基金（42377334，42007005）和河南省优秀青年自然科学基金（242300421147）的支持。