环境如何塑造沿海泻湖中的微塑料“塑料圈”——一个活生生的实验室实验

《Marine Pollution Bulletin》：How the environment shapes the plastisphere of microplastic in a coastal lagoon – a living lab test

　　杰克·鲍利|阿什利·G·贝尔|克雷格·贝克-奥斯汀|斯蒂芬·米切尔|塞丽·刘易斯
埃克塞特大学健康与生命科学学院，杰弗里·波普，斯托克路，埃克塞特，EX4 4QD，英国

**摘要**
全球范围内，水生环境中微塑料颗粒的普遍性正在呈指数级增长，这迫切需要我们了解其潜在风险。特别值得关注的是细菌附着在塑料表面（即“塑料圈”）的现象，以及这些新表面可能对环境病原体的命运和传播带来的风险。迄今为止，大多数研究都是比较地理上孤立的样本，而非采用系统性的方法。在这里，我们利用了一个具有自然环境梯度的温带咸水泻湖（位于英国多塞特郡的Fleet泻湖），来探讨细菌群落在微塑料和自然对照组（玻璃珠以及附着在水中的颗粒）上的定殖情况。我们在盐度-温度-pH值梯度下放置了聚乙烯、聚丙烯、聚苯乙烯和玻璃珠作为对照组，并通过16S rRNA扩增子测序技术对形成的生物膜和水中的微生物群落进行了分析。结果显示，与周围水体中的浮游细菌群落相比，微塑料上的细菌群落具有更高的多样性。β多样性分析表明，附着在颗粒上的细菌群落与浮游细菌群落之间存在明显差异；聚合物类型仅解释了部分变异，而环境因素的影响更为显著。我们还发现，附着在颗粒上的细菌群落在微塑料和玻璃珠之间存在一些差异。环境参数影响了所有颗粒上附着的细菌群落，其中变形菌门和拟杆菌门在所有样本中占主导地位。与预期相反，弧菌并未在微塑料颗粒上大量富集，反而附着在水中的颗粒中的弧菌相对丰度（13.07%）是微塑料颗粒上的4倍。

**1. 引言**
进入全球海洋的塑料废物量持续增加，最新的质量平衡模型估计每年约有50万吨塑料进入海洋（Kaandorp等人，2023年），估计有82至358万亿个塑料颗粒（重量为110万至490万吨）漂浮在海洋表面（Eriksen等人，2023年）。已知海洋环境中的细菌会在各种表面上形成生物膜，这些表面既包括自然表面（如活体动物、藻类和有机物），也包括人造表面（如石油钻井平台和船体），这种生物污染可能具有功能性和经济性影响（Dang和Lovell，2016年；Qian等人，2022年）。这些生物膜可占全球细菌总数的40%至80%（尽管在海洋中的比例通常较低）（Flemming和Wuertz，2019年）。全球海洋系统中不断增加的塑料污染为海洋水体提供了另一种人为基质，各种细菌会立即在其上定殖，这种现象被称为“塑料圈”（Zettler等人，2013年；Amaral-Zettler等人，2020年；Eriksen等人，2023年）。微塑料颗粒在海洋生态系统中具有流动性（Galloway等人，2017年），可以在水柱中水平和垂直方向移动长距离（Porter等人，2018年；Kaandorp等人，2023年；Li等人，2023年），这引发了关于它们如何影响其所在“塑料圈”命运和迁移的疑问。

越来越多的研究表明，“塑料圈”中的微生物群落与周围浮游环境中的群落不同（Amaral-Zettler等人，2020年；Oberbeckmann等人，2018年；Wright等人，2021年）。然而，驱动“塑料圈”形成和组成的关键因素尚未得到充分研究。周围海水的物理化学因素（如盐度（Oberbeckmann等人，2018年）、温度（Misic和Harriague，2019年；Xu等人，2019年）以及营养物质（Zhang等人，2022年，例如磷、氮、溶解氧等）被广泛认为是决定“塑料圈”的主要因素（Li等人，2019年；de Vogel等人，2024年）。海洋和沿海污染物的存在也被证明会影响“塑料圈”中的微生物群落（Basili等人，2020年；Kesy等人，2021年；Malla等人，2025年）。微塑料颗粒的聚合物类型，尤其是在早期定殖阶段，也被认为会影响“塑料圈”中形成的先锋生物膜物种（Erni-Cassola等人，2020年；Bhagwat等人，2021年；Latva等人，2022年）。对人类和动物具有致病性的细菌物种可以融入“塑料圈”群落（参见Bowley等人，2021年和Junaid等人，2022年的综述），在某些情况下其丰度非常高（Zettler等人，2013年；Amaral-Zettler等人，2020年）。弧菌属细菌与“塑料圈”的关联一直是研究的重点。长期以来，弧菌被认为具有附着在颗粒上的生活方式，这可能有助于它们在“塑料圈”中的定殖，并引发了关于微塑料作为弧菌传播载体的担忧。由于弧菌属与已知的人类和动物病原体菌株（如副溶血性弧菌、创伤弧菌和霍乱弧菌）有关，因此了解驱动弧菌在“塑料圈”中存在及其总丰度的因素至关重要。Kesy等人（2021年）发现，弧菌在“塑料圈”中的分布较为分散，其附着是由周围环境中的随机过程决定的。然而，多项研究表明，弧菌在早期（Laverty等人，2020年；Kesy等人，2021年；Lemonnier等人，2022年）和成熟期（Zettler等人，2013年；Amaral-Zettler等人，2020年）的塑料生物膜中都存在，表明它们始终存在于塑料上。Jiang等人（2022年）利用中国五项研究的数据和机器学习方法预测了影响微塑料上弧菌丰度的因素，发现盐度和温度是关键因素。这与所有海洋环境中弧菌浮游存在的主要驱动因素一致，随着海水温度的升高，北方纬度地区弧菌引起的疾病发病率也在增加（Baker-Austin等人，2017年；Sun等人，2025年）。鉴于越来越多的证据表明“塑料圈”中抗生素耐药性的增加（Stevenson等人，2024年综述），以及整个“塑料圈”和生物膜中水平基因转移的增加（Arias-Andres等人，2018年；Abe等人，2020年），了解“塑料圈”中的弧菌生态学尤为重要。

大多数研究探讨影响环境中微塑料“塑料圈”的因素都是描述性的，基于机会性或一次性环境样本，缺乏系统的实验方法或适当的对照组。例如，评估影响“塑料圈”群落组成的海洋学研究通常在地理位置孤立的地方进行，这些地方的温度、盐度等条件各不相同且无关（Basili等人，2020年；Li等人，2021年；Aguila-Torres等人，2022年；Metcalf等人，2024年）。在实验室进行的系统实验中，这些条件是在受控的实验室环境中操纵的（例如Ogonowski等人，2018年；Kesy等人，2019年），这使得将“塑料圈”与周围海水中的微生物群落和浮游生物群落进行比较变得困难。

在这里，我们利用了位于英国多塞特郡的Fleet泻湖这一独特环境。该泻湖是一个浅水咸水泻湖，一端与海洋相连，另一端有淡水流入。泻湖在相对较短的空间范围内表现出强烈的盐度和温度梯度，为我们提供了在生态现实条件下研究微塑料相关细菌群落的机会。这种自然环境梯度使我们能够系统地研究主导物理化学因素如何塑造“塑料圈”群落的组成，包括弧菌属的分布，从而了解它们在真实世界沿海生态系统中的作用。夏季时，由于温度较高（>18°C）和中等盐度为弧菌属的生长创造了理想条件，咸水泻湖往往是弧菌属繁殖的热点（Sampaio等人，2022年）。盐度梯度、明确的温度范围以及已知的弧菌属繁殖特性使得Fleet泻湖成为一个独特的“活体实验室”，用于测试环境因素在决定“塑料圈”中的作用。为了测试物理化学参数还是颗粒类型更主要地决定了“塑料圈”群落，我们在Fleet泻湖的自然环境梯度上放置了微塑料和玻璃颗粒（作为自然对照组），持续四周。在三个时间点采集了微塑料和水样，并通过16S扩增子测序技术分析了各自的细菌群落。

通过在这个独特的“活体实验室”中进行采样，我们旨在确定“塑料圈”是否包含与周围海水不同的细菌群落。除了浮游的、自由生活的细菌部分（以下简称“浮游水部分”外，我们还研究了附着在颗粒上的细菌部分，即与水柱中天然有机聚集体相关的微生物（例如Oberbeckmann和Labrenz，2020年），以比较与塑料相关的细菌群落与周围海水中天然聚集体相关的细菌群落。此外，我们还研究了每个采样地点不同的物理化学条件是否与特定的细菌分类群相关，特别关注弧菌属物种，测试以下假设：H1：“塑料圈”的组成将与周围海水（自由生活和附着在颗粒上的水部分）不同；H2：主导的环境条件将显著影响“塑料圈”群落；H3：与自由生活和附着在颗粒上的水部分相比，弧菌将在“塑料圈”群落中选择性富集。

**2. 方法**
**2.1. 研究地点：Fleet泻湖**
本研究地点是位于英国多塞特郡的Fleet泻湖，该泻湖西端有淡水流入，东端直接通向海洋。因此，从一端到另一端形成了一个盐度梯度，作为本实验的独特“活体实验室”。Fleet泻湖是一个具有特殊科学价值的地点（SSSI），因此是一个海洋保护区（MPA），对多种海洋动物和植物具有重要意义，因此评估附着在微塑料上的细菌对该地点的潜在风险非常重要。我们在泻湖选择了三个地点放置微塑料和对照组颗粒：地点1有海水流入，地点2位于泻湖中心，地点3位于最西端有淡水流入。研究时间为2021年8月至9月，正值一年中最温暖的时候，以最大化该地点可能存在的弧菌数量。我们通过Natural England和Fleet Warden获得了在此放置微塑料的许可（参考编号OLD1002654）。

**2.2. 环境暴露实验**
使用了三种不同的测试微塑料：聚乙烯（Sigma-Aldrich）、聚苯乙烯（Sigma-Aldrich）和聚丙烯（Sigma-Aldrich）珠子，以及作为自然对照组的玻璃珠（Assistent?，Metcalf等人，2022年）。这些微塑料经过冷冻研磨（Spex SamplePrep 6870 Freezer/Mill?）处理，以产生更小的聚合物颗粒碎片。研磨后，将碎片放入筛分振荡器（Basic 200，Retsch?）中，以最大速度振动200分钟，通过1毫米筛子进行分级。所有大于1毫米的颗粒被分离出来，最终颗粒大小在1至3毫米之间。玻璃珠的直径为2毫米。所有颗粒都装在尼龙网袋（孔径500微米）中，并在Scanlaf Mars 1200 Labogene安全柜中紫外线消毒10分钟。每组网袋都放置在一个特制的FloPlast PVC管道制成的容器中，以防止损坏和意外颗粒泄漏，并经过修改以允许最大水流通过网袋（见图S1）。每个管道包含12个网袋，每个时间点每种颗粒类型有三个重复样本（每个样本含250毫克）。分别在放置后第7天（第1周）、第14天（第2周）和第28天（第4周）采集样本，以捕捉生物膜发展的早期变化，因为这是微塑料表面初始群落组装的关键生态时期。在每个采样时间点，每个地点都设置了一个PVC管，其中包含了所有四种颗粒处理方式。网袋被随机放置在管道中，与管道平行，以消除由于水流差异可能导致的偏差。管道被放置在每个地点高潮时水面下1米的位置。由于泻湖的深度较浅，在低潮时管道可能位于或接近底部，因为所有区域的最大深度都低于3米。在管道上绑了两个0.5公斤的重物，以确保它们保持浸没状态。在每个采样点和时间点，采集了六个水样（250毫升），用于比较附着在微塑料和玻璃颗粒上的微生物群落，从而检验假设1。水样是在实验暴露物固定的位置附近采集的。另外还采集了三个重复的250毫升水样，用于分析0.22微米的自由生活水部分（以下简称“浮游生物”），以及三个重复的250毫升水样，用于分析附着在颗粒上的水部分。自由生活水部分包括所有不与任何颗粒相关联且处于浮游生活方式的微生物。附着在颗粒上的水部分仅包括与任何有机或无机表面相关联的微生物，包括浮游生物、碎屑或采样时水柱中的颗粒有机物和沉积物。所有样本都被放置在冰上，直到同一天进行过滤。浮游微生物群落被过滤到Whatman 0.22微米纤维素酯过滤器上。附着在颗粒上的水部分被过滤到Isopore? 3微米聚碳酸酯过滤器上，两组过滤器都被冷冻在-20°C，以备后续的DNA提取。

每个地点的温度和光照条件使用HOBO MX2202蓝牙防水温度/光照数据记录仪进行监测，该仪器在整个颗粒部署实验期间每10分钟收集一次温度数据。在采样过程中使用Hanna Instruments HI 98127 pH计测量水的pH值，并采集了三个15毫升的水样，以便在实验室中使用Mettler Toledo SevenGo Duo测量盐度。确认这些参数在不同地点之间存在差异后，就可以检验假设2了。

2.3 DNA提取和下一代测序
为了考虑样本矩阵的差异，从颗粒相关的生物膜中提取DNA使用了Qiagen DNeasy PowerBiofilm Pro试剂盒，而水部分则使用Qiagen DNeasy PowerWater试剂盒进行处理，两者都对制造商的协议进行了少量修改。尽管这些试剂盒在裂解化学和抑制剂去除方面有所不同，可能会引入一些方法学偏差，但它们都是针对各自的样本类型进行优化的，并且在塑料圈研究中广泛使用。因此，对颗粒和水部分之间的直接定量比较需要谨慎解释。然而，在水样和基质之间观察到的显著且一致的群落组成差异很可能是由生物学因素驱动的，而不是提取偏差造成的，这支持了所报告的生态模式的稳健性。最终洗脱的DNA被储存在-20°C，直到后续的下游处理。DNA的数量和质量使用Qubit?荧光计dsDNA HS Assay Kit根据制造商的说明进行评估。

DNA提取为测序做准备是在埃克塞特大学测序中心进行的。使用引物515F 5′-GTGYCAGCMGCCGCGGTAA-3′ (Parada et al., 2016)和806R 5′-GGACTACNVGGGTWTCTAAT-3′ (Apprill et al., 2015)对V4 16S区域进行了扩增。文库制备包括使用Illumina MiSeq和v3化学方法连接Illumina条形码，产生250 bp的配对末端读段。埃克塞特测序服务对样本进行了多重解码，共产生了14,978,968个配对末端读段，每个样本的中位数为39,506个读段（第5和第95百分位数分别为1393和65,297个读段）。原始读段可以在EMBL的欧洲生物信息学研究所下以访问号PRJEB87423获取。

2.4 一般生态生物信息学分析
所有后续的生物信息学过程和分析可以在以下网址找到：https://github.com/JakeBowley/Plastisphere-Fleet-Lagoon。生物信息学分析是在R Studio v4.2.2中进行的。使用cutadapt v4.0 (Martin, 2011)去除了适配器和引物对，以便使用推荐的DADA2 pipeline v1.16 (Callahan et al., 2016)进行进一步处理。简要来说，检查了配对末端读段的正向和反向读段的质量概况，每个读段分别被截断到250 bp和200 bp。调查了正向和反向读段之间的错误率，以确保错误率与序列观察到的错误率相符。使用DADA2的核心样本推断算法从校正和修剪后的序列数据中推断出扩增子序列变异体（ASVs）。正向和反向读段被合并以获得完整的去噪序列，去除重叠部分小于20 bp的序列。非特异性引物伪影被去除，只保留长度在250到260 bp之间的ASVs。使用SILVA SSU v132分类数据库为ASVs分配分类学分类，使用默认的贝叶斯分类器进行分类（Quast et al., 2012）。使用Decontam v1.18包通过流行度方法去除任何污染的ASVs（Davis et al., 2018）。设置了0.5的流行度阈值，丢弃在对照样本中流行度较高的ASVs。任何被识别为真核生物、叶绿体或线粒体的ASVs都被去除。使用Phangorn v2.8.1和默认设置构建了系统发育树（Schliep, 2011）。

2.5 多样性指标和统计分析
ASV表格使用稀释方法进行了简化，该方法涉及使用最低样本大小的95%（1160 × 0.95 = 1102 ASV）对每个ASV表格进行1000次无放回重采样（Schloss, 2024）。这确保了样本之间的ASV数量相等，提供了一种标准化方法。所有指标（alpha和beta多样性、差异丰度）都是使用组合的1000个简化ASV表格计算的。Alpha多样性是在未经转换的标准化ASV表格上使用Shannon和Chao1 alpha多样性指标计算的，以提供对群落结构随基质、地点和采样时间变化的稳健评估。使用lmerTest v3.1-3 (Kuznetsova et al., 2017)拟合线性混合效应模型，以检查基质、采样周和地点对alpha多样性的影响。在每个模型中，alpha多样性是响应变量。其中一个变量（例如，地点）被视为固定效应，而其他两个变量（例如，基质和采样周）作为随机效应包含随机截距。这允许模型考虑每周、地点和基质类型之间的组间变化（`Alpha div` ~ Site + (1|Week) + (1|Substrate)）。使用Benjamini和Hochberg方法（基于R函数p.adjust()）校正了线性混合模型的假发现率（Benjamini and Hochberg, 1995）。Beta多样性也是在标准化ASV表格上使用microViz v0.11.0（Barnett et al., 2021）和Bray-Curtis（vegan v2.6.4）不相似性矩阵进行计算，并在属水平上聚合的。使用R包microViz的Principal Coordinate Analysis（PCoA）图可视化beta多样性。使用vegan R包的adonis2函数进行了PERMANOVA（Permutational Multivariate Analysis of Variance）以评估组间的任何显著差异（Oksanen et al., 2025）。作为事后检验，实施了pairwise PERMANOVA v0.4来确定组内的差异（Martinez Arbizu, 2020）。使用PERMDISP（betadisper with permutational testing）评估了多变量分散的均匀性。

使用稀疏化方法对ASV表格进行了简化，该方法涉及使用95%的最低样本大小对每个ASV表格进行1000次无放回重采样（Schloss, 2024）。这确保了样本之间的ASV数量相等，提供了一种标准化方法。所有指标（alpha和beta多样性、差异丰度）都是使用组合的1000个简化ASV表格计算的。Alpha多样性是在未经转换的标准化ASV表格上使用Shannon和Chao1 alpha多样性指标计算的，以提供对群落结构变化的稳健评估。线性混合模型使用lmerTest v3.1-3（Kuznetsova et al., 2017）来检验基质、采样周和地点对alpha多样性的影响。在每个模型中，alpha多样性是响应变量。其中一个变量（例如，地点）被视为固定效应，而其他两个变量（例如，基质和采样周）作为随机效应包含随机截距。这允许模型考虑每周、地点和基质类型之间的组间变化（`Alpha div` ~ Site + (1|Week) + (1|Substrate)）。使用Benjamini和Hochberg方法校正了线性混合模型的假发现率。Beta多样性也是在标准化ASV表格上使用microViz v0.11.0（Barnett et al., 2021）和compositional（相对丰度）转换计算的，使用Bray-Curtis（vegan v2.6.4）不相似性矩阵在属水平上聚合的。使用R包microViz的PCoA图可视化beta多样性。使用adonis2函数进行了PERMANOVA（Permutational Multivariate Analysis of Variance）以评估组间的任何显著差异（Oksanen et al., 2025）。作为事后检验，实施了pairwise PERMANOVA v0.4来确定组内的差异（Martinez Arbizu, 2020）。使用PERMDISP（betadisper with permutational testing）评估了多变量分散的均匀性。

使用局部回归模型来检查和比较塑料圈群落中弧菌的演替。这使我们能够通过确定弧菌在微塑料、玻璃珠或任何水部分中的丰度是否更高来检验假设3。任何相对丰度为0的值都被转换为数据集最小绝对丰度的一半，以便进行log2倍转换。所有环境数据都经过了正态性测试（Shapiro-Wilk），以确定应使用非参数检验还是参数检验来分析每个数据集均值之间的差异（Razali and Yap, 2011; Mishra et al., 2019）。如果数据遵循正态分布，则进行了单因素方差分析（one-way ANOVA）。当发现显著差异时，进行了事后Tukey检验来比较组均值。对于非正态分布的数据，使用了Kruskal-Wallis检验，随后进行了Dunn's检验进行成对比较。

3. 结果
3.1 Fleet泻湖的环境参数变化
所有三个采样点的温度每天都在变化，并且在所有28个采样日内都有变化（图1）。在整个野外部署期间，最高日平均温度分别为：地点1为18.59°C，地点2为19.53°C，地点3为19.50°C。地点对温度有显著影响（Kruskal-Wallis, H = 901.4, p < 0.0001），事后分析显示从东端到西端的温度梯度显著，地点2和地点3比地点1更温暖（地点1-地点2, p < 0.0001；地点1-地点3, p < 0.0001），但地点2-地点3之间的温度没有显著差异（p > 0.9999；表S1–3）。
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图1. Fleet泻湖在4周暴露期间的物理化学参数，包括A）温度（°C），B）盐度（ppt）和C）pHNBS。原始数据以每个时间点的平均值绘制（盐度和pH的n = 3）。实验期间每30分钟测量一次温度。阴影区域代表每周测量的95%置信区间。每个图的y轴对应于每个参数的正确测量单位。

在泻湖中观察到了显著的盐度梯度（One Way ANOVA: F = 113.5, R2 = 95%, p < 0.0001），地点1的盐度较高（35.33 ppt ±0.35），靠近泻湖东侧的入口（图1）。盐度在地点2显著下降到32.12 ppt ±1.94（Tukey: p = 0.008），并在地点3端进一步下降到22.74 ppt ±0.70（Tukey: p < 0.0001）。地点2和地点3之间的盐度也有显著差异（Tukey: p < 0.0001；表S4–6）。
水的pH平均值在地点2最高，pHNBS为9.18 ± 0.04，而地点1为pHNBS 8.37 ± 0.09，地点3为pHNBS 8.49 ± 0.12（图1）。三个地点之间的pH有显著差异（H = 10.07, p = 0.0008），地点1和地点2之间的pH差异显著（Dunns: p = 0.0072），但地点1和地点3之间以及地点2和地点3之间没有显著差异（Dunns: p > 0.9999；表S7–9）。值得注意的是地点2的水pH较高（Fabry et al., 2008）（表S7–9）。

3.2 Alpha多样性——浮游细菌群落的多样性较低
Alpha多样性指数Chao1和Shannon显示，浮游水部分的alpha多样性远低于所有其他颗粒和附着在颗粒上的水部分（图2；表S10）。所有塑料、玻璃珠和附着在颗粒上的水部分样本之间的Chao1 alpha多样性指数没有显著差异，表明物种丰富度相似，然而所有颗粒和附着在颗粒上的水部分的chao1多样性指数显著高于浮游水部分（表S10）。地点2在所有样本中显示出最低的Chao1 alpha多样性，这意味着地点1和地点3的细菌物种丰富度较高（线性混合模型：地点2 – 地点1, p < 0.001, df = 152, t = ?6.983；地点2 – 地点3, p < 0.001, df = 151.9, t = ?5.214）。地点1和地点3之间没有显著差异。第4周的Chao1多样性指数显著高于第1周和第2周，但第1周和第2周之间没有显著差异。
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图2. 与所有样本（微塑料和玻璃珠颗粒、浮游生物和附着在颗粒上的水部分）相关的微生物群落的Alpha多样性指标（Chao1和Shannon指数），按基质类型分组。每个样本的所有时间点数据合并。箱形图显示alpha多样性中位数，黑色点表示超出第95百分位的异常值。x轴的刻度因不同的多样性指标而异。

与Chao1不同，Shannon多样性在不同时间点之间没有显著差异。然而，聚乙烯的多样性指数显著低于聚丙烯（线性混合模型：p = 0.025, df = 151.8, t = ?2.6）和聚苯乙烯（线性混合模型：p = 0.004, df = 151.8, t = ?3.22）。所有样本点在香农指数上存在显著差异，其中站点1和站点3的香农多样性指数高于站点2，且站点1的指数也高于站点3（表S10）。3.3. 浮游生物和附着在颗粒上的微生物群落与微塑料不同。所有颗粒和水样（包括浮游生物和附着在颗粒上的微生物）中的细菌群落存在显著差异（PERMANOVA；p < 0.001，R2 = 39.30%，F = 30.1；图3），所有事后比较也显示了微生物群落的显著差异。尽管每个站点和采样周之间的细菌群落存在显著差异（PERMANOVA；p < 0.001，R2 = 19.5%，F = 37.36；PERMANOVA；p < 0.001，R2 = 3.5%，F = 6.64），但与采样周和样本点相比，颗粒类型更能解释观察到的模型变异（表S11）。与所有微塑料颗粒（聚乙烯，R2 = 45%；聚丙烯，R2 = 47%；聚苯乙烯，R2 = 47%）和玻璃珠（R2 = 45%）相比，浮游生物微生物群落的变异最大。所有颗粒和附着在颗粒上的微生物群落之间也存在差异，但这些差异小于浮游生物群落的差异（R2 = 29–31%）。下载：下载高分辨率图像（361KB）下载：下载全尺寸图像图3. 主坐标分析（PCoA）图，用于可视化所有微塑料、玻璃珠和两种水样（浮游生物和附着在颗粒上的水样）中细菌群落的差异。每个形状和颜色组合代表一个生物重复实验（n = 3）。所有数据都经过成分转换，并使用Bray-Curtis差异指数进行绘制。每个颗粒类型周围绘制了椭圆。MDS = 多维尺度。3.4. 样本点决定了所有颗粒上的微生物群落。残差Q-Q图的检查没有发现任何因素的强烈偏差或有影响力的异常值。当从分析中去除水样（即浮游生物和附着在颗粒上的水样）时，微塑料和玻璃颗粒上附着的微生物群落的变化主要归因于采样点，而不是颗粒或时间点（PERMANOVA-站点；p < 0.001，R2 = 46.39%，F = 61.89；图4）。尽管采样周（PERMANOVA；p < 0.001，R2 = 10.8%，F = 14.42）和颗粒类型（PERMANOVA；p < 0.001，R2 = 3.67%，F = 5.53）也能解释部分微生物群落之间的变异，但它们的解释能力不如采样点。不同采样周之间存在一些变异（表S12），但这些差异似乎按采样点聚集，站点1和站点3的样本聚集得更紧密。然而，站点3的第4周样本显示出最大的分离，这可能解释了为什么第1周和第4周的微生物群落与其他时间点的差异最大（成对PERMANOVA：p < 0.001，R2 = 13%）。聚乙烯和聚苯乙烯是唯一在微生物群落上存在显著差异的微塑料组合（成对PERMANOVA：p = 0.024，R2 = 5%），但R2值为5%表明颗粒类型在群落组成变化中的作用较小。玻璃珠上的细菌群落与聚乙烯（成对PERMANOVA：p = 0.007，R2 = 7%）和聚丙烯（成对PERMANOVA：p = 0.038，R2 = 4%）有显著差异，而玻璃珠和聚苯乙烯之间没有显著差异（成对PERMANOVA：p = 0.052，R2 = 4%）。下载：下载高分辨率图像（323KB）下载：下载全尺寸图像图4. 主坐标分析（PCoA）图，显示每个采样点三个时间点上微塑料和玻璃珠样本之间细菌群落的差异。所有数据都经过成分转换，并使用Bray-Curtis差异指数进行绘制。每个样本点周围绘制了椭圆。时间点按形状分组。每个单独的形状代表所有收集样本中的一个重复实验（n = 3）。单变量分布箱图按站点分组。MDS = 多维尺度。3.5. 环境参数影响所有颗粒上的细菌群落。我们评估了分类单元丰度与环境变量之间的相关性，包括站点、基质类型和采样周，揭示了微生物群落变化的显著模式（图5）。环境变量的层次聚类显示，不同站点的细菌群落组成有明显差异。树状图的前三个主要分支将站点分开，突出了它们独特的微生物组成。例如，站点2具有较高的pH值和温度，而站点1则以较高的盐度为特征。值得注意的是，所有塑料基质紧密聚集在一起，表明它们的细菌群落组成相似，也包括玻璃珠。下载：下载高分辨率图像（391KB）下载：下载全尺寸图像图5. 与各种环境因素相关的分类单元丰度的稳健中心对数倍数（rclr）变化。分类单元和环境因素根据其在环境因素上的相似丰度分布进行排序（层次聚类）。与环境因素显著不同的分类单元用星号标出。所有样本的总分类单元相对丰度（箱形图）和普遍性（条形图）以百分比显示。浮游生物部分与通常与开阔海洋环境相关的分类单元有很强的相关性，如OM43和SAR11支系。相比之下，塑料和玻璃珠的微生物组与Planctomycetes门、Thiohalorhabdales目、Rhizobiales目和Pirellulales目以及Pirellulaceae科等分类单元有更紧密的联系。在基质中，聚乙烯与SS1.B.06.26科（推测为Oceanospirillales）有显著的正相关，而其他塑料或玻璃基质则与此科呈负相关。除了这种特定的富集外，所有塑料和玻璃珠基质都与大致相似的细菌群落组成相关。3.6. 维菌在附着在颗粒上的水样中的丰度高于任何微塑料颗粒。在所有三个样本点和时间点上，维细菌在整个塑料圈中的总体存在量都很低（图6）。在4周的采样期间，附着在颗粒上的水样中的维细菌丰度远高于浮游生物水样和所有颗粒。在第2周，站点3的附着在颗粒上的水样中维细菌的相对丰度达到峰值，占13.07%（第95百分位）。与使用的所有三种微塑料（聚乙烯、聚丙烯、聚苯乙烯）相比，玻璃珠中的维细菌没有特定的富集。在第4周，站点3的玻璃珠中维细菌的相对丰度达到峰值1.42%，但该时间点的中位相对丰度仅为所有样本的0.16%。在所有颗粒中，站点3的第2周的PS中维细菌的相对丰度在塑料圈中达到峰值2.87%（第95百分位）。在任何样本点或任何样本中，都没有观察到细菌在塑料圈中的明显演替趋势。在采样开始时采集的浮游生物水样显示，在所有三个样本点中开始时几乎没有维细菌（范围= 0.022% 站点2至0.28% 站点1）（表S13）。下载：下载高分辨率图像（479KB）下载：下载全尺寸图像图6. Fleet Lagoon每个站点所有三个时间点上Vibrio属的Log2相对丰度。每个点代表一个重复实验（n = 3）。任何丰度为0的样本都转换为最低丰度的一半，因此点出现在图上。趋势线代表每个时间点平均相对丰度的loess平滑估计。每个面（y轴）分别缩放，以便观察真实的丰度。浮游生物水样≥ 0.22 μm，附着在颗粒上的水样≥ 3 μm。在站点2的所有样本中，维细菌明显缺失，第4周附着在颗粒上的水样中的相对丰度最高，达到0.84%（第95百分位）（图6）。除了第4周的聚丙烯（相对丰度= 0.015%）和聚苯乙烯（相对丰度= 0.013%）外，站点2的任何颗粒上都没有维细菌。这可以解释为站点2在所有三个星期中浮游生物维细菌的相对丰度非常低，第1周达到0.07%（第95百分位）。在站点1、玻璃珠、聚乙烯和聚丙烯上，没有观察到维细菌的增殖迹象，其相对丰度从未超过0.22%（第95百分位）。有趣的是，在站点2的第2周，塑料圈和浮游生物及附着在颗粒上的水样中维细菌的相对丰度都有明显的增加。所有三种微塑料在这个时间点的相对丰度都高于浮游生物水样（中位相对丰度；聚乙烯= 0.85%，聚丙烯= 0.46%，聚苯乙烯= 1.33%，浮游生物= 0.37%），但玻璃珠上的中位相对丰度低于这些值，为0.38%。样本类型（颗粒、浮游生物水样和附着在颗粒上的水样）和样本点显著影响维细菌的存在和丰度。所有三种微塑料颗粒和玻璃珠上的维细菌丰度和存在之间没有显著差异。尽管没有显著差异，但在PE上的维细菌数量少于所有其他颗粒（表S14）。两个水样中的维细菌数量显著更多，且在暴露期间附着在颗粒上的水样平均显示出比浮游生物水样更高的相对丰度（线性回归：p ≤ 0.0001，R2 = 35.7%，df = 54，F = 31.52）。与玻璃珠相比，浮游生物水样中的维细菌数量显著更多（线性回归：p = 0.0094，R2 = 37.4%，df = 79，F = 25.14；聚乙烯：线性回归：p = 0.001，R2 = 23.5%，df = 156，F = 10.89；聚丙烯：线性回归：p = 0.025，R2 = 27.6%，df = 131，F = 13.86），但与聚苯乙烯没有显著差异（线性回归：p = 0.084，R2 = 30.7%，df = 105，16.93）。站点1和站点3的所有样本中的维细菌数量显著多于站点2（线性回归：站点1 – 站点2 p < 0.0001，R2 = 27.2%，df = 159，F = 31.05；站点2 – 站点3 p < 0.0001，R2 = 29.9%，df = 104，F = 45.81）（表S15）。在采样时间点之间没有观察到维细菌的明显演替趋势，第2周的相对丰度最高，仅在第1周和第2周之间有显著增加（线性回归：第1周 – 第2周，p = 0.0297，R2 = 2.2%，df = 150，F = 2.7；第2周 – 第4周，p = 0.68，R2 = ?0.81%，df = 102，F = 0.171）（表S16）。4. 利用Fleet Lagoon作为“活实验室”，我们展示了环境梯度如何结构化微塑料微生物组和指示菌属（如Vibrio），在我们的实验中，Vibrio并未在塑料上表现出选择性富集。通过利用Fleet Lagoon的自然环境梯度，我们能够在具有关键物理化学梯度（如温度、pH值、盐度）的环境中，对微塑料颗粒上的细菌进行原位假设测试，并使用适当的对照（玻璃珠和天然聚集体）。这些实验表明，环境因素强烈影响我们研究地点的自然温度和盐度梯度上的塑料圈群落。盐度从约35.3降至约22.7 ppt，pH值在站点2最高（约9.18），在那里Vibrio在所有部分中都很稀少。相反，温暖/低盐度条件与附着在颗粒上的水样中较高的Vibrio数量相对应（约13%），而塑料中的Vibrio数量保持较低（≤约2.9%）。这些模式支持环境首先控制塑料微生物组和Vibrio动态的观点。除了Vibrio之外，附着在颗粒上的微生物组富含Planctomycetes和硫/氮循环分类单元（如Thiohalorhabdales、Rhizobiales、Pirellulales、Pirellulaceae），而浮游生物部分显示出开阔海洋的特征（OM43、SAR11）。在基质中，聚乙烯与SS1.B.06.26科（推测为Oceanospirillales）有显著的正相关，而其他塑料或玻璃基质则与此科呈负相关。除了这种特定的富集外，所有塑料和玻璃珠基质都与大致相似的细菌群落组成相关。3.6. 维细菌在附着在颗粒上的水样中的丰度高于任何微塑料颗粒。在所有三个样本点和时间点上，维细菌在塑料圈中的总体存在量都很低（图6）。在4周的采样期间，附着在颗粒上的水样中的维细菌数量远高于浮游生物水样和所有颗粒。在第2周，站点3的附着在颗粒上的水样中维细菌的相对丰度达到峰值，占13.07%（第95百分位）。与使用的所有三种微塑料（聚乙烯、聚丙烯、聚苯乙烯）相比，玻璃珠中的维细菌没有特定的富集。在第4周，站点3的玻璃珠中维细菌的相对丰度达到峰值1.42%，但该时间点的中位相对丰度仅为所有样本的0.16%。在所有颗粒中，站点3的第2周PS中的维细菌相对丰度在塑料圈中达到峰值2.87%（第95百分位）。在任何样本点或任何样本中，都没有观察到细菌在塑料圈中的明显演替趋势。在采样开始时采集的浮游生物水样显示，在所有三个样本点开始时几乎没有维细菌（范围= 0.022% 站点2至0.28% 站点1）（表S13）。下载：下载高分辨率图像（479KB）下载：下载全尺寸图像图6. Fleet Lagoon每个站点所有三个时间点上Vibrio属的Log2相对丰度。每个点代表一个重复实验（n = 3）。任何丰度为0的样本都转换为最低丰度的一半，因此点出现在图上。趋势线代表每个时间点的平均相对丰度的loess平滑估计。每个面（y轴）分别缩放，以便观察真实的丰度。浮游生物水样≥ 0.22 μm，附着在颗粒上的水样≥ 3 μm。在站点2的所有样本中，维细菌明显缺失，第4周附着在颗粒上的水样中的相对丰度最高，达到0.84%（第95百分位）（图6）。除了第4周的聚丙烯（相对丰度= 0.015%）和聚苯乙烯（相对丰度= 0.013%）外，站点2的任何颗粒上都没有维细菌。这可以解释为站点2在所有三个星期中浮游生物维细菌的相对丰度非常低，第1周达到0.07%（第95百分位）。在站点1、玻璃珠、聚乙烯和聚丙烯上，没有观察到Vibrio的增殖迹象，其相对丰度从未超过0.22%（第95百分位）。然而，在站点2的第2周，PS中的一个样本的相对丰度达到峰值1.31%（第95百分位）。有趣的是，在站点2的第2周，塑料圈和浮游生物及附着在颗粒上的水样中的维细菌相对丰度都有明显的增加。此时，所有三种微塑料的相对丰度都高于浮游生物水样（中位相对丰度；聚乙烯= 0.85%，聚丙烯= 0.46%，聚苯乙烯= 1.33%，浮游生物= 0.37%），但玻璃珠上的中位相对丰度低于这些值，为0.38%。样本类型（颗粒、浮游生物水样和附着在颗粒上的水样）和样本点显著影响维细菌的存在和丰度。所有三种微塑料颗粒和玻璃珠上的维细菌丰度和存在之间没有显著差异。尽管没有显著差异，但在PE上的维细菌数量少于所有其他颗粒（表S14）。两个水样中的维细菌数量显著更多，且在暴露期间附着在颗粒上的水样平均显示出比浮游生物水样更高的相对丰度（线性回归：p ≤ 0.0001，R2 = 35.7%，df = 54，F = 31.52）。与玻璃珠相比，浮游生物水样中的维细菌数量显著更多（线性回归：p = 0.0094，R2 = 37.4%，df = 79，F = 25.14；聚乙烯：线性回归：p = 0.001，R2 = 23.5%，df = 156，F = 10.89；聚丙烯：线性回归：p = 0.025，R2 = 27.6%，df = 131，F = 13.86），但与聚苯乙烯没有显著差异（线性回归：p = 0.084，R2 = 30.7%，df = 105，16.93）。站点1和站点3的所有样本中的维细菌数量显著多于站点2（线性回归：站点1 – 站点2 p < 0.0001，R2 = 27.2%，df = 159，F = 31.05；站点2 – 站点3 p < 0.0001，R2 = 29.9%，df = 104，F = 45.81）（表S15）。在采样时间点之间没有观察到维细菌的明显演替趋势，第2周的相对丰度最高，仅在第1周和第2周之间有显著增加（线性回归：第1周 – 第2周，p = 0.0297，R2 = 2.2%，df = 150，F = 2.7；第2周 – 第4周，p = 0.68，R2 = ?0.81%，df = 102，F = 0.171）（表S16）。4. 讨论利用Fleet Lagoon作为“活实验室”，我们展示了环境梯度如何结构化微塑料微生物组和指示菌属（如Vibrio），在我们的实验中，Vibrio并未在塑料上表现出选择性富集。通过利用Fleet Lagoon的自然环境梯度，我们能够在具有关键物理化学梯度（如温度、pH值、盐度）的环境中对微塑料颗粒上的细菌进行原位假设测试，并使用适当的对照（玻璃珠和天然聚集体）。这些实验表明，环境因素强烈影响我们研究地点的自然温度和盐度梯度上的塑料圈群落。盐度从约35.3降至约22.7 ppt，pH值在站点2最高（约9.18），在那里Vibrio在所有部分中都很稀少。相反，温暖/低盐度条件与附着在颗粒上的水样中较高的Vibrio数量相对应（约13%），而塑料中的Vibrio数量保持较低（≤约2.9%）。这些模式支持环境首先控制塑料微生物组和Vibrio动态的观点。除了Vibrio之外，附着在颗粒上的微生物组富含Planctomycetes和硫/氮循环分类单元（如Thiohalorhabdales、Rhizobiales、Pirellulales、Pirellulaceae），而浮游生物部分显示出开阔海洋的特征（OM43、SAR11），强调了附着在颗粒上和自由生活的群落之间的功能和生态差异。因此，我们的数据验证了越来越多的共识，即附着在微塑料颗粒上的细菌群落与其周围水中的细菌群落不同（Oberbeckmann等人，2018；Kesy等人，2019；de Vogel等人，2024；Yuan等人，2024）。在Fleet lagoon中部署的微塑料和对照玻璃颗粒上发展的附着细菌群落与周围水中的浮游细菌群落显著不同。主导的环境条件比不同聚合物类型更强烈地塑造了附着在微塑料上的细菌群落，每个样本点的细菌群落存在显著差异（支持假设2）。然而，并非所有微塑料群落的细菌组成都相似，PE和PS显示出不同的种群。在生物膜形成的早期阶段，诸如疏水性（Kingsbury等人，2026年）和表面粗糙度（Mu等人，2023年）等参数已被证明会影响细菌的附着。虽然特定的基底化学性质可以影响先锋殖民者（例如，PS的芳香性与半结晶PE/PP相比，Lee等人，2024年），但我们的数据显示环境背景对群落结构起主导作用，PE和PS之间的差异仅是微小的。因此，聚合物的影响是可以检测到的，但次于盐度/pH值/温度梯度的影响。此外，正如先前的研究所描述的，塑料表面的生物膜形成会导致不同的表面化学性质随时间趋于一致，这对成熟塑料圈群落的决定性影响较小（Wright等人，2020年；Wallbank等人，2025年）。与之前的研究（Kirstein等人，2018年；Kirstein等人，2019年；Erni-Cassola等人，2020年；Cheng等人，2021年）相反，玻璃珠控制颗粒上的细菌群落与所有塑料基底上的并无显著差异，聚苯乙烯上的微生物群落与玻璃珠更为相似。这可能是由于在实验期间生物膜成熟过程中特定表面性质的变化，掩盖了细菌在塑料和玻璃珠表面附着之间的差异（Dang和Lovell，2016年；Erni-Cassola等人，2020年）。弧菌存在于所有微塑料、玻璃珠、浮游水部分和附着在水中的颗粒样本中，但在暴露的第二周以及整个4周的暴露期间，它们似乎在附着在水中的颗粒部分中繁殖更多，因此不支持假设3。它们在塑料圈群落中的存在是随机的，且没有明显的细菌在塑料圈内的演替现象，环境条件影响了每个样本点上弧菌的数量。

海洋环境中的微塑料污染无处不在（Eriksen等人，2023年；Kaandorp等人，2023年），微塑料一旦进入任何海洋生态系统，就会立即开始与其周围环境相互作用。聚合物表面会开始形成生态冠层（Galloway等人，2017年），再加上微塑料的疏水性，这将促进各种细菌的附着（Ogonowski等人，2018年；Metcalf等人，2022年）。在过去十年中，我们对居住在这个塑料圈中的细菌群落以及哪些物理和化学因素驱动群落组成的变化有了显著的理解，现在有一种新兴的观点认为盐度、温度和pH值是决定塑料圈群落的关键因素（Dussud等人，2018年；Oberbeckmann等人，2018年；Kesy等人，2019年；Li等人，2019年；Yuan等人，2024年）。我们的结果强烈支持这一观点，即周围环境的参数是决定微塑料和自然颗粒上群落结构的最关键因素。盐度和温度通常被认为对塑料圈群落的初始附着和演替有显著影响（Pinnell和Turner，2020年）。与微塑料相关的群落被观察到会随时间变化，响应季节变化的环境条件。Li等人（2019年）发现高盐度会对在塑料圈生物膜中生长的细菌产生负面影响，使得耐盐物种更受青睐。盐度也被发现是微塑料上Shannon alpha多样性指数的主要驱动因素。我们的实验中也观察到了这一点，第3站点（盐度最低为22.74 ppt）的Shannon和Chao-1指数显著高于第2站点。在我们的研究中，比较群落多样性指数（Shannon和Chao1 alpha多样性）时，我们没有发现微塑料颗粒和对照玻璃珠之间的物种丰富度差异，但两种颗粒类型的多样性都高于周围的海水。在比较塑料圈与其他漂浮“自然”颗粒的多样性方面，现有数据没有共识，一些研究表明微塑料和玻璃珠在整个采样期间表现出相似的alpha多样性（Pinto等人，2019年；Erni-Cassola等人，2020年；Cheng等人，2021年；Zhang等人，2021年），而其他研究则显示两者之间存在差异（例如，塑料的多样性更高 - 如Kirstein等人，2019年）。与大多数聚合物类型一样，疏水性表面容易诱导细菌附着，而亲水性表面（如玻璃）则不易（Ogonowski等人，2018年；Metcalf等人，2022年）。然而，在这里并未观察到这种现象，这表明其他因素在决定塑料和自然对照物（如玻璃）之间的微生物群落方面起着更重要的作用。

不同基底及其各自的环境基质（水或陆地）之间的细菌群落组成往往存在显著差异（Metcalf等人，2022年）。我们的研究显示，所有颗粒（聚合物和玻璃）的alpha多样性统计值（Shannon和Chao1）都高于周围的浮游水样本，这与Kesy等人（2019年）和Sun等人（2020年）的发现相反，他们在水中观察到Chao1多样性高于塑料。相比之下，Dussud等人（2018年）报告了alpha多样性指数的不同结果，塑料和自由生活部分的Chao1指数相似，但塑料上的Pielous均匀度和Shannon多样性高于水样本。不同研究中使用的alpha多样性指数种类繁多，这使得直接比较变得复杂，但也突显了塑料圈研究的复杂性。此外，由于海洋环境中所有颗粒的动态性质，完全理解所有聚合物类型和自然对照物之间的差异具有挑战性（Gewert等人，2015年）。随着时间的推移，包括生物膜结构和塑料及自然颗粒的自然风化在内的因素会发生变化，影响细菌的附着和附着率，从而给DNA提取带来了方法学上的挑战。在这项实验的四周暴露期间，观察到塑料圈发生了一些变化，检查附着在微塑料和玻璃珠上的微生物群落时，每个时间点都存在显著差异（表S12）。先前的研究表明，时间演替是塑料圈群落结构的更强驱动因素，随着生物膜的成熟，不同塑料上的原核群落趋于一致，同时保持与浮游生物群落的区别（Xu等人，2025年）。这种演替也可能在较大的时间尺度上持续，早期殖民者被描述为出现在较老的微塑料上，表明在时间和空间变化过程中发生了多次殖民循环（Lemonnier等人，2022年）。先前的研究还表明，季节的变化可以导致不同的塑料圈群落，进一步表明周围环境仍然在塑造早期和成熟的生物膜（Oberbeckmann等人，2014年；Zhang等人，2021年；Sérvulo等人，2023年）。在这项研究中，也观察到了alpha多样性的时间差异，Chao 1指数在4周后显示的物种丰富度高于第1周和第2周的测量值。Tu等人（2021年）观察到的结果相似，30天的塑料圈群落的Chao 1和Shannon指数比10天的塑料圈群落更高。然而，尽管这些发现突出了明显的时间差异，但需要注意的是，四周的暴露期相对较短。尽管如此，这个时间框架对于理解初始微塑料生物膜形成和早期群落组装在生态学上具有重要意义。需要更长期的研究来捕捉后续的演替阶段和可能进一步影响塑料圈组成的季节动态。

自描述“塑料圈”的突破性论文发表以来（Zettler等人，2013年），潜在病原体（特别是弧菌属）的存在和丰度一直是塑料圈群落研究的关键焦点。一个关键的问题是，这些潜在病原体是否在塑料圈中选择性富集，相对于浮游水部分（周围水柱中的自由生活微生物）和自然颗粒对照物而言。Metcalf等人（2022年）回顾的研究中，62%的报告指出塑料表面的潜在病原体丰度高于对照材料（例如，Wright等人，2021年）。我们的数据表明，弧菌属在塑料圈群落或玻璃珠上并没有被主动富集。相反，它们在附着在水中的颗粒部分中显著更丰富，这些颗粒可能包括采样时的任何形式的浮游生物或颗粒有机物（> 3 μm）。长期以来，弧菌被认为与附着在浮游动物和浮游植物上有关（Turner等人，2009年）。它们也被描述为在基于碎屑的有机聚集体中繁殖，其丰度显著高于周围的自由生活部分，这表明弧菌更倾向于附着在颗粒上，而不是保持浮游生活阶段（Lyons等人，2010年）。这可能是由于弧菌具有沿着营养梯度趋化的能力，能够到达它们可以主动代谢的营养来源，如几丁质（Meibom等人，2005年；Vezzulli等人，2007年）。这可能导致弧菌优先选择基于几丁质的颗粒而不是基于碳氢化合物的微塑料。然而，Oberbeckmann和Labrenz（2020年）的元分析显示，附着在水中的颗粒部分和塑料上的弧菌相对丰度非常相似，尽管附着程度存在很大差异。

温度和盐度影响海洋环境中浮游相中弧菌的丰度（Baker-Austin等人，2013年；Vezzulli等人，2013年；Vezzulli等人，2016年；Brumfield等人，2021年；Brumfield等人，2023年），并影响细菌对塑料圈的附着。在我们的泻湖实验中，第3站点的温度较高，盐度较低，第2周所有颗粒上的弧菌丰度达到峰值，但在自由生活部分则没有。这表明初始的浮游弧菌存在可能在早期生物膜形成期间驱动塑料圈的殖民。然而，在第1站点（温度变化较大）和第2站点（盐度较高）这种模式并不存在，那里弧菌的峰值出现得较晚或保持较低。文献中也报告了类似的趋势，Zettler等人（2013年）发现聚丙烯样本中弧菌占24%，而在水中则可以忽略不计；Latva等人（2022年）报告微塑料上的弧菌比例高达4.72%，而浮游生物中为1.7%。Laverty等人（2020年）观察到16-30天后颗粒上的弧菌浓度是水中的500-1000倍，尽管在秋季早期浮游生物的丰度较高。值得注意的是，他们的CFU/ml数据可能低估了弧菌的存在，因为VBNC细胞需要特定的复苏条件（Zhong等人，2019年）。环境中的塑料也显示出比周围水中的弧菌水平一致较高。在泻湖的第2站点，pH值显著高于泻湖的东端和西端，几乎所有颗粒样本中都不存在弧菌，除了PP第4周（0.016%）和PS第4周（0.0148%）有少量存在。尽管温度和盐度与第1站点相似，但第2站点显著较高的pH值（9.29）似乎是该站点细菌群落的主要驱动因素。研究表明，pH值影响弧菌，较低的pH值促进Vibrio vulnificus的生物膜形成，而较高的pH值（约9）对生长率的影响因菌株而异（?am和Brinkmeyer，2020年）。与此相反，Velez等人（2023年）模拟了温度和pH值对环境和临床菌株的V. vulnificus的浮游和生物膜生长率的影响，发现V. vulnificus在较低温度和pH值9下的生长受到菌株的影响，其中一个菌株（环境菌株NOAA 155）在这些条件下表现出增强的生物膜形成。总体而言，这些数据表明弧菌在塑料圈中的存在是随机的（Kesy等人，2021年），没有一种过程能够清楚地解释它们对微塑料生物膜的附着。与浮游细菌一样，周围环境可能是关键决定因素，这里的研究表明弧菌的流行是多因素的，pH值是其在塑料圈和浮游生物群落中存在的重要驱动因素。

世界上多达80%的细菌有能力形成生物膜群落，因此在塑料圈群落中发现潜在病原体并不令人惊讶（Flemming和Wuertz，2019年）。特别是由于生物膜为病原细菌提供了许多优势，并且由于EPS内的细胞间相互作用，可以诱导机会性病原体的毒力（Flemming等人，2016年）。然而，并非所有病原菌株都表现出相同的毒力因子，也不是持续活跃表达的。因此，仅仅在微塑料颗粒上存在几种潜在的病原菌属并不足以评估它们可能造成的健康/疾病影响。有来自先前研究的实验室证据表明，病原体（特别是弧菌）可以在塑料圈中存在，且这种存在与塑料的大小无关。例如，已有文献记录显示副溶血性弧菌（V. parahaemolyticus）的致病菌株能够附着在培养皿壁上（Song等人，2017年），以及尺寸在12.7毫米到75毫米之间的塑料片上（Leighton等人，2023年）。目前的关键知识空白在于：与周围的海水以及玻璃、木材和几丁质等天然颗粒相比，塑料颗粒是否具有选择性富集病原菌的能力。尽管大多数研究支持这样的观点，即微塑料确实比周围的海水和其他天然对照组更容易富集潜在的病原体（Metcalf等人，2022年综述），但我们的研究发现，在微塑料颗粒上观察到的病原体（尤其是弧菌）的数量并不比附着在水中的病原体数量更多（Hou等人，2021年也有类似发现）。因此，似乎并没有某种表面会对病原体有优先选择作用。本研究基于一项相对较短期的野外调查，需要更长期的研究来更好地理解这些环境中弧菌的时间和空间动态。

弧菌的存在形式包括浮游状态和附着在固体表面，这受到当前环境条件的影响（Thompson等人，2004年）。然而，在某些情况下，水中的弧菌数量反而比塑料表面的更多（Silva等人，2019年），反之亦然（Laverty等人，2020年）。因此，有充分的证据表明弧菌不仅可能以浮游形式存在于塑料圈中，也可能以聚集体的形式存在于靠近微塑料颗粒的天然环境中（Sun等人，2025年）。某一特定属的相对丰度较高并不一定意味着其具有毒性，因此比较相对丰度不如检测附着在所有表面上的微生物群落中的毒性及具体致病菌株更为重要。根据目前的证据，从局部来看，塑料对潜在病原体扩散的威胁似乎并不比任何天然颗粒更大。

研究表明，在靠近人口密集城市的区域，无论是人工放置的还是野外收集的塑料中，弧菌的数量都更多（Sun等人，2025年）。这可能是由于城市地区地表水和污水径流带来的营养物质增加所致（Kesy等人，2021年）。这些较高的营养物质水平会促进有机物的增加，从而增加初级生产力的作用（Paerl，1997年）。由于靠近城市，有机颗粒和微塑料的数量都会增加，这可能有助于潜在病原菌的繁殖，尤其是当它们与几丁质和藻类结合时（Meibom等人，2005年；Turner等人，2009年）。然而，许多环境中的弧菌是否表现出毒性是多因素共同作用的结果，其中温度调节是关键决定因素（Hernández-Cabanyero等人，2020年；Billaud等人，2022年）。沿海地区海表温度的升高和城市化进程可能导致温度上升及营养物质增多（Davidson等人，2014年），从而使潜在病原体的数量增加，并在塑料圈中大量存在，构成未来的重大威胁。

总体而言，这项研究展示了环境因素如何影响塑料圈中细菌群落的形成和动态——这是一个日益重要但尚未得到充分探索的微生物群落。我们的研究采用了一种新颖的方法，通过在“活实验室”环境中设置连续的环境梯度来进行实验，而不是孤立地取样，从而增强了研究的科学严谨性和清晰度。我们强调了各种环境条件在塑造塑料表面微生物多样性和相互作用中的作用，并指出目前没有证据表明这些样本中存在大量人类致病菌。随着全球海洋生态系统中塑料污染的持续增加并对地球生态系统构成威胁，理解这些微生物相互作用对于制定有效的缓解策略和评估塑料垃圾的长期后果至关重要。

**作者贡献声明：**
Jake Bowley：撰写初稿、方法论设计、数据分析、数据管理。
Ashley G. Bell：撰写修订稿、方法论设计、数据分析、数据管理。
Craig Baker-Austin：撰写修订稿、监督工作、资源协调、方法论设计、概念构建。
Stephen Michell：撰写修订稿、监督工作、数据分析、概念构建。
Ceri Lewis：撰写修订稿、监督工作、研究设计、资金筹措。