磺化沥青的双重作用引发了微生物抗性功能与降解相关功能之间的时间层次性权衡

《Bioresource Technology》：Dual roles of sulfonated asphalt induced temporally hierarchical trade-offs between resistance- and degradation-related functions of microorganisms

微生物群落对硫磺化沥青（SA）的适应性研究揭示SA具有双重效应：早期作为应激源诱导抗性潜力增强，后期作为碳源促进降解功能。多组学分析表明社区层面响应不同步与互作协同提升抗性，个体层面存在抗性与降解的权衡，并分化出防御者、适应者和调节者三类功能策略。

　　

Jichen Qiu|Xuehui Zhang|Zhaohan Zhang|Yuhao Xu|Junhong Bai|Yujia Zhai|Liangxing Cao|Wenjing Cao|Yaqi Wang|Yue Liu

北京师范大学湿地保护与修复国家重点实验室，中国北京100875

摘要

磺化沥青（SA）可能积聚在钻井废弃物中，并带来潜在的环境风险。有效的生物修复需要具有更强抗性和降解潜力的微生物群落，然而这两种功能在SA污染下的变化模式仍不甚明了。我们假设SA可以重塑微生物群落，并诱导抗性和降解潜力之间的功能权衡。为了研究不同生物水平上的微生物响应，我们在不同的SA浓度梯度下进行了微宇宙实验，并结合了多组学分析。结果表明，SA对微生物产生了双重影响：在早期暴露阶段作为环境压力源，在后期阶段则作为碳资源。在群落层面，SA通过选择性地促进耐受性物种的生长，增加了响应的异步性，并促进了互惠作用，从而增强了抗性潜力。在个体层面，微生物的抗性和降解潜力表现出明显的权衡。因此，抗性物种可以分为防御者、适应者和调节者三类，其中调节者占主导地位；而适应者对SA的响应具有明显的剂量依赖性。总体而言，本研究为理解微生物对石油衍生污染物的适应性提供了一个分层的机制框架，并为合理设计合成群落以实现钻井废弃物的有效生物修复提供了指导。

引言

磺化沥青（SA）是一种通过磺化反应从石油中制备的改性聚合物材料，其中氢原子部分或完全被磺酸基团（?SO₃H）取代。它被广泛用作水敏地层的钻井液添加剂，从而导致其在钻井废弃物中的积累。目前，直接填埋或固化仍然是处理钻井废弃物的主要方法（Chen等人，2015年），但这可能会因污染物渗入周围土壤和地下水系统而带来环境风险。为了实现无害处理，通过微生物接种进行生物修复被认为是一种先进的方法（Chen等人，2015年）。然而，微生物对SA暴露的响应在从个体到群落的不同生物尺度上仍研究不足，限制了微生物修复技术的合理设计和应用。先前的研究表明，石油衍生污染物可以改变土壤的物理化学性质（Okafor，2023年；Devatha等人，2019年），从而通过加剧环境过滤作用降低微生物多样性。此外，烷基苯磺酸盐可能破坏细胞膜、诱导氧化应激，并通过直接毒性作用造成DNA损伤（Nikonova等人，2023年；Liu等人，2016年）。同时，石油衍生污染物富含碳的骨架表明它们也可能作为微生物的潜在共代谢碳源（Li等人，2020年）。与此观点一致，最近的研究表明，它们可以刺激微生物生物量和酶活性，但会降低群落多样性（Sun等人，2023年）。这些相反的效果表明，SA可能对微生物群落产生复杂的双重影响。然而，这些影响如何塑造微生物的组成和功能动态仍大部分未得到解决。

微生物的抗性是指群落在受到干扰时保持其组成和功能的能力，是生态系统稳定性的关键决定因素（Du等人，2025年；Griffiths和Philippot，2013年）。原则上，这种稳定性源于多个维度上的生物特征的层次整合，包括个体、种群和群落层面（Shade等人，2012年）。在群落层面，物种响应的异步性和生态位互补性是群落稳定的主要驱动力（Bazzichetto等人，2024年；Wilcox等人，2017年；Yachi和Loreau，1999年），这一观点得到了“保险假说”的支持。然而，由于个体层面生物特征的显著异质性，这一范式最近受到了质疑（Bazzichetto等人，2024年；Philippot等人，2021年）。因此，Griffiths和Philippot（2013年）指出，群落抗性不仅由微生物群落结构决定，还受到复杂生物相互作用的影响。具体来说，在高环境压力下，促进作用比在良性条件下更为常见（Hernandez等人，2021年），这与“压力梯度假说”（Bertness和Callaway，1994年）一致。重要的是，SA暴露可能会在群落层面从根本上复杂化这些稳定机制。持续的化学压力可能会在长期内选择性地淘汰敏感物种，同时促进抗性物种的生长，导致群落异步性的阶段依赖性变化（Hu等人，2017年；Yang等人，2016年；Dubinsky等人，2013年）。同时，具有代谢差异的微生物可以通过代谢传递和交叉喂养来协调种间相互作用，从而实现复杂有机化合物的逐步降解，并可能增强群落层面的抗性（Klier和Anantharaman，2025年；Giri等人，2021年）。尽管对这些过程的认识日益增加，但污染物引起的分类异步性和微生物相互作用的变化如何共同决定群落抗性仍不甚清楚。特别是在干扰条件下，异步性和相互作用介导的稳定作用的相对贡献仍大多未量化。

为了在波动的环境中生存，微生物通过灵活的代谢调节采用复杂的策略来平衡生长和生存（Spira和Ospino，2020年；Shade等人，2012年）。在种群层面，r/K策略和Y-A-S生命史连续体等框架被用来解释环境变化下群落抗性的变化（Jones等人，2025年；Malik等人，2020年）。从根本上说，这些种群层面的转变源于个体层面的生理调节（Shade等人，2012年），微生物在有利条件下快速繁殖，在压力下持续存在（Zhu和Dai，2024年）。休眠是细菌和真菌通过形成孢子或内孢子来应对不利条件的一种普遍策略（Huang等人，2025年），这可以被视为一种“对冲”策略（Zhu和Dai，2024年；Grimbergen等人，2015年）。因此，这些策略有助于个体最大化其环境适应性，从而有助于干扰后的微生物群落的重组和抗性恢复（Grimbergen等人，2015年）。然而，对休眠和耐压性的投资不可避免地限制了资源分配到与生长相关的过程，如与有机物降解相关的代谢活动，这意味着微生物生存和生长之间存在固有的权衡（Malik等人，2020年）。值得注意的是，石油衍生污染物既可能施加外部压力，又可能提供碳资源，因此预计会进一步复杂化这种生存-生长权衡。重要的是，这些权衡可能通过从个体基因组分配到群落层面功能整合的不同但相互连接的机制在多个生物层面上表现出来（Morrison等人，2022年）。然而，这些多维权衡如何共同塑造SA暴露下的群落抗性和降解潜力仍不甚清楚。

基于此，我们提出以下假设：（1）SA暴露对微生物群落产生双重影响，既作为毒理学压力源，又作为碳资源，导致在早期暴露阶段抗性增强，而在后期阶段降解潜力增加；（2）在群落层面，抗性和降解功能之间出现权衡，这由分类异步性和种间相互作用的变化共同介导；（3）微生物在个体层面采用不同的策略，通过将基因组资源差异分配给休眠和降解相关基因来平衡生存和生长。为了验证这些假设，我们在不同的SA暴露浓度梯度下培养了微宇宙。随后，我们结合了多组学方法，全面研究了微生物对SA暴露的响应，从个体层面的特征分配到群落层面的抗性和降解潜力。

实验设计

SA的中位效应浓度（EC₅₀）低于1,000 mg/L（Zhu等人，2024年），根据化学物质和钻井液生物毒性的分级和测定 ? 发光细菌测试（Q/SY 111–2007），其生物毒性可归类为中等。在实际工程应用中，推荐的SA使用量（含30.77%碳、4.58%氢、1.69%硫和0.33%氮）通常为重量的1–5%，具体取决于钻井条件。

细菌和真菌对SA暴露的组成响应

SA暴露后，微生物组成发生了显著变化（见补充材料）。细菌和真菌的群落多样性仅在晚期暴露阶段下降（图1A和B）。然而，细菌和真菌对SA暴露的反应不同。细菌群落结构在早期和晚期暴露阶段都发生了显著变化（图1C，P < 0.01），而真菌群落结构受到的影响相对较小（图1D，P < 0.01）。

微生物在群落层面抵抗SA暴露的机制

微生物对环境干扰的抗性被广泛认为是群落稳定性和生态系统功能的基石（Griffiths和Philippot，2013年）。已经提出了多种生物机制来解释群落如何保持稳定性，包括优势物种的主导作用、种间异步性和分类多样化（Segrestin等人，2024年）。最近，微生物相互作用在维持整体稳定性中的关键作用也得到了关注。

结论

本研究全面探讨了磺化沥青（SA）暴露对微生物组成和功能特征的影响。总体而言，SA对微生物群落产生了双重影响。在群落层面，响应的异步性和种间相互作用共同促进了SA暴露下的群落抗性。值得注意的是，观察到微生物抗性和降解功能之间存在显著的权衡。

手稿准备过程中生成式AI和AI辅助技术的声明

在准备这项工作时，作者使用了ChatGPT来改进语言。使用该工具后，作者根据需要审查和编辑了所有内容，并对发表文章的内容负全责。

CRediT作者贡献声明

Jichen Qiu：撰写——原始草案、方法论、数据管理、概念化。Xuehui Zhang：软件、数据管理、概念化。Zhaohan Zhang：可视化、数据管理。Yuhao Xu：方法论、正式分析。Junhong Bai：撰写——审阅与编辑、监督、数据管理。Yujia Zhai：撰写——审阅与编辑、监督、数据管理。Liangxing Cao：软件、方法论。Wenjing Cao：软件、方法论。Yaqi Wang：可视化。Yue Liu：可视化。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

本研究得到了碳中和与能源系统转型（CNEST）计划和国家自然科学基金（U2344229）的联合资助。