亜熱帯海洋盆地における広大な空間的・環境的勾Trên における微生物群集の動態

科学分野:

• 海洋微生物学;海洋学;生態学

背景:

• 微生物群集は海洋生態系にとって不可欠であるが、メキシコ湾（GOM）のようなダイナミックな地域では十分に研究されていない。;環境変化に対する微生物の応答を理解することは、生態系および生物地球化学的サイクルの機能を予測するために重要である。

研究 の 目的:

• GOMにおける広範な空間的および環境的スケールにわたる原核生物および原生生物の微生物群集を特徴づけること。;微生物の量と分布に影響を与える主要な環境ドライバーを特定すること。;GOMにおける微生物モニタリングと予測モデリングの基礎を確立すること。

主な方法:

• 51の観測ステーションで、深度勾配にわたって原核生物と原生生物を分析するためにDNAメタバーコーディング（16Sおよび18S rRNA遺伝子）を使用した。;クラスター分析により、光合成帯、深部クロロフィル最大帯、および無光帯に関連する明確な微生物群集が特定された。;一般化加法モデル（GAM）と指標分析を適用して、微生物の量と特定の分類群を環境変数にリンクさせた。

主要な成果:

• 深度帯に対応する3つの明確な微生物クラスターが特定された。;温度、溶存無機炭素、栄養素、塩分、pH、酸素などの環境要因が、微生物の量（42％～82％）の有意な変動を説明した。;SAR11、SAR86、シアノバクテリア、原生生物寄生虫（Syndiniales）、捕食者（Sagenista）を含む特定の分類群が、環境パラメータとのグループ固有の関連を示した。いくつかの原生生物分類群は、より酸性の水などの特定の条件の指標として同定された。

結論:

• これはGOMの最初の盆地規模の微生物調査であり、包括的なベースラインを提供する。;微生物群集は明確な深度関連の帯状分布を示し、環境勾配から著しく影響を受ける。;統合オミクスおよび環境データは、将来の海洋変化に対する微生物群集の応答の予測を改善するために不可欠である。