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文章信息
- 王爽, 张中耀, 李珊, 魏云林, 林连兵, 张琦, 陈伟, 季秀玲
- WANG Shuang, ZHANG Zhong-Yao, LI Shan, WEI Yun-Lin, LIN Lian-Bing, ZHANG Qi, CHEN Wei, JI Xiu-Ling
- 纳帕海高原湿地浮游病毒丰度及其与可溶性有机碳关系
- Virioplankton abundance and its relationship with dissolved organic carbon in Napahai plateau wetland
- 微生物学通报, 2018, 45(6): 1210-1218
- Microbiology China, 2018, 45(6): 1210-1218
- DOI: 10.13344/j.microbiol.china.170631
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文章历史
- 收稿日期: 2017-08-11
- 接受日期: 2017-12-05
- 网络首发日期(www.cnki.net): 2018-01-15
2. 昆明理工大学医学院 云南 昆明 650500
2. Medical School of Kunming University of Science and Technology, Kunming, Yunnan 650500, China
浮游病毒在有机碳循环中具有重要作用,研究表明经由病毒参与的有机碳循环占到全球有机碳循环的26%[1-5]。国际上关于浮游病毒在碳循环中作用的研究主要集中在海洋和湖泊[1]。高原湿地作为陆地有机碳最大的储库,其有机碳调节情况对陆地生态系统影响巨大,但关于噬菌体在此环境中与碳循环关系的研究却鲜有报道。目前国外关于浮游病毒与可溶性有机碳(Dissolved organic carbon,DOC)关系的研究主要集中在各大海洋,美国科学家Weinbauer等对地中海和波罗的海近海岸水、表层水及深水的烈性病毒对细菌的致死作用进行了研究,证明病毒的裂解对DOC循环具有重要作用[6-7]。S wstr m等对Druzhby湖和Crooked湖两大南极洲贫营养淡水湖的季节性病毒循环动力学进行了研究,结果表明冬季病毒裂解对DOC泵的贡献率高于60%[8]。国内陆婷等研究了贵州阿哈湖和百花湖细菌和病毒丰度的垂直分布特征,探讨了它们与温度、溶解氧、电导率和DOC之间的关系,发现两湖DOC的浓度范围为1.48−2.96 mg/L,阿哈湖中细菌丰度与DOC呈极显著性正相关;在阿哈湖湖心区,病毒丰度与DOC呈显著正相关[9]。郑天凌等对中国台湾海峡海域细菌产量、生物量及其在微生物环中的作用进行了研究[10]。土壤微生物的活性是土壤形成和发育、碳氮矿化以及有机质分解等过程的重要指示因子[11]。土壤有机碳分解转化也受到微生物活性及养分有效性的限制,因此微生物在参与土壤生物地球化学循环的过程中影响土壤碳库的变化[12]。
纳帕海高原湿地位于云南西北部,是我国独有的低纬度、高海拔、季节性高原沼泽湿地,受西南季风影响,雨季、旱季分明,是一个孤立而分散的生态系统。其特殊的地理位置和丰富的微生物资源,在碳循环和能量流动中细菌消耗和回收DOC过程中发挥着非常重要的作用[1]。
因纳帕海高原湿地雨季、旱季分明,又有特殊的湿地环境,本研究采集不同季节4种不同湿地类型的水样和土样,检测样品中浮游病毒丰度、浮游细菌丰度、细菌碳量、病毒碳量和DOC浓度,揭示它们的分布规律,同时利用Binder数学模型计算并分析它们之间的内在联系,以期阐明浮游病毒及细菌在纳帕海高原湿地碳循环中的作用。
1 材料与方法 1.1 样品采集分别于2013年12月(旱季)和2014年9月(雨季)在纳帕海高原湿地采取水样和土样。其中水样命名为YW-1、YW-5、YW-6、YW-7、SDW-1、SDW-2、YNW-1和YNW-3,土样命名为SDS-1、SDS-2、SDS-3、SDS-4、NTS-1、NTS-2、YNS-1和YNS-3。采集土壤深度为10 cm,水体样品为表层水体。将采集的样品放在4 ℃避光保存。
1.2 主要试剂和仪器TE缓冲液(1 mmol/L pH 8.0 EDTA,10 mmol/L pH 8.0 Tris-HCl)、10000×SYBR Green I购自北京博凌科为生物科技有限公司。TOC-VCPH仪购自岛津公司。
1.3 DOC的测定土样前处理过程:称取一定量的纳帕海高原湿地新鲜土壤,65℃烘箱烘干,取15 g烘干土放入瓶中,加入60 mL蒸馏水,常温下振荡30 min使之充分破碎,13 000×g离心10 min,将上清液过0.45 μm微孔滤膜。水样用0.45 μm微孔滤膜过滤保存。利用岛津TOC-VCPH仪测定处理后土样滤液和水样的DOC。
1.4 细菌产量和细菌碳产量的测定细菌产量的估算采用3H-胸苷掺入法,将3H-胸苷掺入到细菌体中,根据细菌体内3H-胸苷强度换算细菌产量,利用闪烁仪进行闪烁计数测量[8]。
细菌产量的计算:参考Fuhrman[13]推荐的经验常数l.4×1015 cells/mmol胸苷,cpm与Ci的转换系数为4.5×10−13 Ci/cpm。细菌产量的计算公式为BP=1.4×1015×(U−Ub)×4.5×10−13/(R×V×t),其中BP为细菌产量[cells/(L·h)];U为平行样放射性强度(平均值) (dpm);Ub为空白样放射性强度(平均值) (dpm);R为3H-thy的比放射性强度(Ci/mmol);V为过滤水样的体积(L);t为培养时间(h)。单个细菌碳含量按生物量常数模型测定细菌碳产量,该模型是由Lee和Fuhrman提出[14],认为每个细菌细胞的碳含量是一个相对常数(20±0.8 fg C/cell),适用于0.036−0.073 µm3细胞体积区间。采用单个细菌碳含量20 fg C/cell,细菌碳产量BCP[μg C/(L·h)]= BP×20×10−9;20为单个细菌的碳含量(fg/cell)。
1.5 细菌生物量的测定用pH 8.0的TE缓冲液经0.02 μm滤膜抽滤作为试剂稀释溶剂,将SYBR Green I (10 000×)稀释到100×,分装成每管20 μL,−20 ℃避光保存。样品制备方法参见文献[15]。
细菌生物量(μg C/mL)=细菌丰度×20×10−9;20为菌体的碳含量(fg/cell)。
1.6 浮游细菌和浮游病毒丰度测定土样样品的细菌和病毒丰度利用FC检测。
样品处理:称取5 g土样,加入20 mL经0.02 μm滤膜过滤的pH 8.0 TE缓冲液,涡旋混匀3 min;加入10% (体积比)的Tween-80 50 μL和10 mmol/L的焦磷酸钠6 mL,混匀15 min;59 Hz超声45 s,停30 s,重复3次;1 500×g离心5 min,2 500×g离心10 min,上清液通过布氏漏斗后收集滤液,分装冻存管;按终浓度0.5% (体积比)加入25%戊二醛,4 ℃避光固定15 min,液氮速冻,−80 ℃保存。
FC检测细菌和病毒丰度:样品自−80 ℃取出,37 ℃水浴轻晃解冻。每个样品400 μL加入2 μL染液到样品中。常温避光染5 min后,80 ℃水浴锅中孵育10 min,避光冷却到室温。流式细胞仪检测时,选择侧向角SSC和通道FL1进行检测。
1.7 浮游植物生产量(PB)和初级生产碳量(PP)利用估算出的浮游植物生产量和PB/BB来计算初级生产碳量:PP [µg C/(L·h)]=BCP×PB/BB。
采用反复冻融-浸提法测定雨旱季叶绿素-a (Chl-a)浓度。Chl-a与浮游植物生物量之间的转换关系按照1单位重量的Chl-a等于10−150单位重量的碳含量进行估算。由于浮游植物在不同季节所处环境不同,种类和组成及优势种会有差异,导致其生物量和Chl-a的比值(C/Chl-a)存在一定差异,一般来说,比值介于10−150之间。
由于浮游细菌和浮游植物的生长密切相关,通常利用浮游植物生物量与细菌生物量的比值PB/BB来衡量初级生产与细菌二次生产之间的关系。因此利用估算出的浮游植物生产量和PB/BB来计算初级生产碳量:PP [µg C/(L·h)]=BCP×PB/BB。
1.8 病毒感染细菌的致死率、裂解性和溶原性病毒产量利用Binder模型估算细菌丰度、病毒丰度、细菌产量(BP)、病毒裂解引起的细菌死亡率(FMVL)[16-17]。
噬菌体裂解导致的细菌死亡率FMVL=FVIB/[γln(2)(1−ε−FVIB)],其中γ=1,为潜伏期与代时的比值。一般来讲,潜伏期的长短是变化的,但经常认为等于代时;ε为常数,取值为0.186;FVIB代表被侵染细菌的比例,FVIB可通过透射电镜测定,水样经9 000×g离心2 min,细菌离心到电镜的网格上,可以观察到被病毒感染的细菌,而噬菌体则在细菌体内。
烈性病毒产量=FMVL×活细菌量×Bz (平均裂解大小),Bz=4,通过稀释法测定烈性噬菌体量;样品过0.22µm滤膜,病毒液用不含病毒的无菌水稀释至10%−20%,然后加入无菌水稀释的细菌菌液,对照样品则只含有病毒液。15 ℃、150 r/min摇床培养,每隔2 h取样并参照前文1.6利用FC检测病毒丰度。根据病毒丰度的变化计算烈性噬菌体量。噬菌体裂解细菌产生的碳量=FMVL×细菌碳量,因此噬菌体裂解细菌产生的碳作为DOC库的贡献率为(FMVL×细菌碳量)×100%/DOC。
湿地本身的DOC来源主要包括病毒裂解释放碳、原生鞭毛虫捕食、初级生产者(主要是浮游植物)碳产量。鞭毛虫释放碳量(HNF)按细菌碳产量的10%估算,假设所有捕食的细菌均转化成了DOC,并可以被细菌所利用。病毒裂解细菌对湿地DOC贡献率(%)=(FMVL×BCP)/(FMVL×BCP+HNF+PP)×100%,其中FMVL是病毒裂解引起细菌死亡率,BCP是细菌碳产量,FMVL×BCP是病毒裂解细菌产生的碳量,HNF是鞭毛虫捕食细菌产生碳量,PP是浮游植物初级生产碳量。因此可以估算出浮游病毒裂解细菌产生的DOC对湿地生态系统中总DOC库的贡献率。
1.9 统计学分析利用Binder模型计算烈性病毒对细菌致死率及烈性病毒产量,应用Excel 2003、SPSS等统计分析软件对实验数据进行统计学分析处理,分析浮游病毒丰度、浮游细菌丰度以及细菌和病毒产量与DOC浓度的关系。
2 结果与分析 2.1 采样点特征纳帕海高原湿地有着中国其他湿地所不具备的高海拔、低气压等独特条件,分别在雨季和旱季于纳帕海高原湿地的不同地区采集样品,采样点特征见表 1。
样品 Sample |
经度 Longitude |
纬度 Latitude |
气压 Air pressure (kPa) |
海拔 Altitude (m) |
YW-1 | E99°37′28″ | N27°53′34″ | 19.6 | 3 275 |
YW-5 | E99°37′43″ | N27°54′26″ | 19.6 | 3 266 |
YW-6 | E99°38′11″ | N27°54′04″ | 19.4 | 3 270 |
YW-7 | E99°37′44″ | N27°54′18″ | 19.5 | 3 270 |
SDW-1 | E99°38′16″ | N27°51′08″ | 19.4 | 3 272 |
SDW-2 | E99°38′09″ | N27°50′34″ | 19.5 | 3 273 |
YNW-1 | E99°37′28″ | N27°53′34″ | 19.5 | 3 275 |
YNW-2 | E99°37′47″ | N27°53′35″ | 19.6 | 3 274 |
NTS-1 | E99°38′07″ | N27°50′01″ | 19.4 | 3 274 |
NTS-2 | E99°38′14″ | N27°50′04″ | 19.5 | 3 270 |
SDS-1 | E99°38′16″ | N27°51′08″ | 19.5 | 3 270 |
SDS-2 | E99°38′09″ | N27°50′34″ | 19.5 | 3 273 |
SDS-3 | E99°37′34″ | N27°52′21″ | 19.6 | 3 275 |
SDS-4 | E99°38′07″ | N27°51′41″ | 19.4 | 3 266 |
YNS-1 | E99°37′28″ | N27°53′34″ | 19.5 | 3 275 |
YNS-2 | E99°37′47″ | N27°53′35″ | 19.5 | 3 274 |
由图 1可见,雨季YW样点的DOC远高于SDW和YNW,旱季DOC含量最高处为SDW-1样点,但多样点DOC的平均值雨季与旱季无显著性差异(P > 0.05)。从图 2可见,雨季SDS样品的DOC含量最高,其次为NTS,而YNS的最低;但在旱季NTS-1的DOC含量最高,其次为SDS,而YNS的最低。但多样点DOC的平均值在雨季和旱季无显著性差异(P > 0.05)。
2.3 浮游细菌、浮游病毒丰度和浮游病毒颗粒总数与浮游细菌总数比值(VBR)纳帕海高原湿地雨季和旱季的浮游细菌丰度、浮游病毒丰度和浮游病毒颗粒总数与浮游细菌总数比值(VBR)见表 2。
采样点 Sample |
浮游细菌丰度 Planktonic bacteria abundance (mL−1) |
浮游病毒丰度 Virioplankton abundance (mL−1) |
VBR Viruses-to-Bacterium ratio |
|||||
旱季 Dry season |
雨季 Rainy season |
旱季 Dry season |
雨季 Rainy season |
旱季 Dry season |
雨季 Rainy season |
|||
YW-5 | 2.87×105 | 1.21×106 | 3.54×106 | 1.57×107 | 12.33 | 12.97 | ||
YW-6 | 3.58×105 | 2.76×106 | 5.78×106 | 3.19×107 | 16.15 | 11.56 | ||
YW-7 | 4.63×105 | 3.14×106 | 8.46×106 | 3.49×107 | 18.27 | 11.12 | ||
SDW-1 | 2.57×105 | 1.03×106 | 1.65×106 | 2.41×107 | 6.42 | 23.40 | ||
SDW-2 | 3.06×105 | 1.45×106 | 1.35×106 | 3.08×107 | 4.41 | 21.24 | ||
YNW-1 | 3.08×105 | 1.75×106 | 2.38×106 | 7.02×107 | 7.73 | 40.11 | ||
YNW-2 | 4.55×105 | 2.78×106 | 2.22×106 | 5.21×107 | 4.88 | 18.74 | ||
SDS-1 | 3.87×106 | 6.38×106 | 4.97×107 | 8.08×107 | 12.84 | 12.66 | ||
SDS-2 | 2.98×106 | 1.06×107 | 3.06×107 | 5.41×107 | 10.27 | 5.10 | ||
SDS-3 | 5.17×105 | 2.03×106 | 1.17×106 | 1.57×107 | 2.26 | 7.73 | ||
SDS-4 | 4.87×105 | 9.05×105 | 6.89×106 | 3.42×107 | 14.15 | 37.79 | ||
YNS-2 | 4.51×105 | − | 3.14×106 | − | 6.96 | − | ||
NTS-1 | 7.56×105 | 6.53×106 | 8.70×106 | 8.07×107 | 11.51 | 12.36 | ||
注:−:雨季由于原淤泥土已被水覆盖,因此未检测到YNS-2的浮游细菌和浮游病毒丰度. Note: −: The monsoon planktonic bacteria and virioplankton abundance of YNS-2 were undetected in the rainy season because the original silt was covered by water. |
雨季所有样品的浮游细菌和浮游病毒丰度平均值分别为3.38×106/mL和4.38×107/mL,旱季所有样品的浮游细菌和浮游病毒丰度平均值分别为8.85×105/mL和9.66×106/mL,纳帕海高原湿地浮游细菌和浮游病毒丰度年平均值分别为2.13×106/mL和2.67×107/mL。不同季节浮游细菌丰度具有显著性差异,雨季明显高于旱季(P < 0.01,r=0.790)。浮游病毒丰度最高的均为SDS土层。
纳帕海高原湿地雨季和旱季不同样点VBR值如图 3所示。雨季所有样品的VBR平均值为17.90,旱季所有样品的VBR平均值为9.86,年平均VBR为13.88。雨季和旱季在原水采样点变化趋势相反,在湿地水和淤泥水处变化趋势相同。雨季时YW-5、YW-6和YW-7处VBR呈逐渐下降趋势,旱季呈上升趋势;雨季和旱季时,SDW-1、SDW-2及YNW-2处VBR均呈下降趋势。雨季YNW-1的VBR最高,达到40.11;其次为SDS-4,为37.79。全年VBR平均值为13.88。雨季和旱季VBR无显著性差异(P > 0.05)。
2.4 影响土样中浮游病毒丰度的因子(1) 浮游细菌丰度与浮游病毒丰度
线性相关分析表明浮游细菌丰度与浮游病毒丰度变化趋势上一致(图 4A、B),雨季和旱季浮游病毒丰度与浮游细菌丰度属于正相关。雨季和旱季浮游病毒丰度与浮游细菌丰度进行t双尾检验的偏相关性分析表明,P > 0.05,r分别为0.598和0.591,显示雨季和旱季浮游病毒丰度与浮游细菌丰度具有正相关性,但不显著。
(2) VBR
旱季浮游病毒丰度与VBR具有显著正相关性(P < 0.01,r=0.843),雨季浮游病毒丰度与VBR具有弱相关性(P < 0.01,r=0.097)。
(3) 不同季节
经独立样本均值差异性检验发现旱季和雨季浮游病毒丰度具有显著性差异(P < 0.01,r=0.323)。
(4) DOC
经独立样本均值差异性检验发现旱季浮游病毒的丰度与DOC具有显著负相关性(P < 0.05,r=−0.226);雨季浮游病毒丰度与DOC具有极显著正相关性(P=0.000 23,r=0.226)。
2.5 细菌产量(BP)、细菌碳产量(BCP)纳帕海湿地雨季和旱季土样和水样的细菌产量及细菌碳产量测定结果见图 5和图 6。
从图 5和图 6可看出不同采样点在雨季和旱季具有相似的变化趋势,BP和BCP在旱季YW处最高,整体来看水样采样点旱季高于雨季,但土样采样点的雨季和旱季差别不大。雨季和旱季最高BCP值都出现在YW处。雨季时水样细菌碳产量最高为23.51 μg C/(L·h),最低为1.91 μg C/(L·h),旱季时水样细菌碳产量最高为38.62 μg C/(L·h),最低为11.93 μg C/(L·h)。
经独立样本均值差异性检验发现雨季和旱季总体的BP和BCP无显著性差异(P > 0.05),雨季和旱季不同类型样品间BP和BCP也无显著性差异(P > 0.05)。
2.6 浮游病毒和细菌的FMVL和烈性病毒产量分别测定雨季和旱季2个典型时期的FMVL和病毒产量(表 3)。纳帕海高原湿地FMVL旱季为27%,雨季为54.9%。烈性病毒产量旱季为5.55×108/(L·h),雨季为8.81×108/(L·h)。雨季病毒裂解细菌贡献的DOC最高占总DOC库的76.38%,而旱季则为47.78%。
参数 Parameters |
雨季 Rainy season |
旱季 Dry season |
浮游病毒丰度 Abundance of virioplankton (109/L) |
101.00 | 11.70 |
噬菌体裂解导致的细菌死亡率FMVL Frequency of bacterial mortality caused by virus lysis (%) |
54.90 | 27.00 |
烈性病毒产量 Potent virus production (108/(L·h)) |
8.81 | 5.55 |
浮游细菌丰度 Abundance of planktonic bacteria (109/L) |
3.38 | 1.06 |
细菌产量 Bacterial production (BP) (107/(L·h)) |
40.10 | 51.40 |
细菌碳产量 Bacterial carbon production (BCP) (μg C/(L·h)) |
8.01 | 10.30 |
细菌生物量 Bacterial biomass (μg C/L) |
67.60 | 21.20 |
可溶性有机碳 Dissolved organic carbon (DOC) (mg/L) |
16.19 | 7.00 |
病毒裂解细菌产生的碳量 The amount of carbon produced by the virus to lyse bacteria (μg C) |
4.40 | 2.78 |
叶绿素a Chl-a (mg/L) |
0.47 | 0.41 |
浮游植物生物量 Phytoplankton biomass (PB) (mg/L) |
4.72−70.76 | 4.11−61.67 |
浮游植物生物量与细菌生物量的比值PB/BB Phytoplankton biomass/Bacterial biomass |
0.07−1.05 | 0.19−2.91 |
初级生产碳量 Primary production of carbon (PP) (μg C/(L·h)) |
0.56−8.39 | 2.00−29.96 |
HNF产碳量 HNF carbon production (μg C/(L·h)) |
0.80 | 1.03 |
病毒裂解细菌贡献的DOC DOC contributed by virus-lysed bacteria (%) |
32.38−76.38 | 8.23−47.87 |
注:FMVL=FVIB/[0.693×(0.814–FVIB)];烈性病毒产量=FMVL×BP×4;病毒裂解细菌产生的碳量=FMVL×细菌碳量;FMVL是病毒裂解引起的细菌死亡率;FVIB是可见的被感染细菌的比例. Note:FMVL=FVIB/[0.693×(0.814–FVIB)]; Potent virus production=FMVL×BP×4; The amount of carbon produced by the virus to lyse bacteria=FMVL×Bacterial carbon content; FMVL is the bacterial death rate caused by virus lysis; FVIB is a visible ratio of infected bacteria. |
纳帕海高原湿地浮游病毒和浮游细菌活动比较活跃,浮游病毒丰度很高,尤其是雨季VBR值高达40.11,旱季VBR值最高为18.27,年平均VBR值为13.88。而不同季节VBR无显著性差异,表明该地区在长期的进化过程中病毒与细菌的分布比例已趋于平衡,形成了一个成熟度很高的生态系统。
纳帕海高原湿地雨季和旱季病毒裂解引起的细菌死亡率分别为54.9%和27%,与南极寡营养湖泊Druzhby湖的秋季(38%)和Crooked湖的春季(46%)结果类似。河北近海岸病毒引起的细菌死亡率平均为41.5%[15]。纳帕海高原湿地雨季水体和土壤温度都较高,病毒丰度高,繁殖较为活跃,导致细菌裂解死亡频率较高。旱季,尤其是在冬季温度偏低,水域面积减少,病毒裂解活动减少,形成了较大一部分非裂解的溶原性细菌,这可能是旱季FMVL偏低的主要原因。
纳帕海湿地雨季病毒裂解细菌贡献的DOC最高占总DOC库的76.38%,高于南极寡营养湖泊(Druzhby湖和Crooked湖)中的病毒,尤其是噬菌体裂解细菌而释放的最高DOC (69%)[8],而纳帕海高原湿地旱季病毒裂解细菌贡献的DOC最高占总DOC库的47.87%。
本研究检测了纳帕海高原湿地不同季节水样中浮游病毒和细菌丰度及土壤样品中病毒颗粒与细菌丰度,并分析了不同季节浮游病毒丰度与可溶性有机碳的关系。结果表明:不同季节浮游细菌和浮游病毒丰度有显著性差异,雨季明显高于旱季(P < 0.01);由病毒裂解细菌所贡献的可溶性有机碳在总有机碳中占主导地位,其贡献率在旱季和雨季均超过了50%,并且在雨季和旱季其贡献率有显著差异。本研究证明了在纳帕海高原湿地非常广泛地存在浮游细菌和病毒,它们在不同季节有不同的组成和分布,并且具有鲜明的地域特征。本研究也是首次关于该地区可溶性有机碳循环与噬菌体裂解关系的报道,研究结果将为进一步阐明噬菌体在维持该地区生态平衡中的作用提供重要的理论支撑。
[1] |
Ji XL. Bacteriophage diversity, abundence and its role in the production of disolved organic carbon in napahai plateau wetland[D]. Kunming: Doctoral Dissertation of Kunming University of Science and Technology, 2015 (in Chinese) 季秀玲. 高原湿地纳帕海噬菌体的多样性、丰度及其与DOC关系初步研究[D]. 昆明: 昆明理工大学博士学位论文, 2015 |
[2] |
Evans C, Pearce I, Brussaard CPD. Viral-mediated lysis of microbes and carbon release in the sub-Antarctic and Polar Frontal zones of the Australian Southern Ocean[J]. Environmental Microbiology, 2009, 11(11): 2924-2934. DOI:10.1111/emi.2009.11.issue-11 |
[3] |
Evans C, Brussaard CPD. Regional variation in lytic and lysogenic viral infection in the Southern Ocean and its contribution to biogeochemical cycling[J]. Applied and Environmental Microbiology, 2012, 78(18): 6741-6748. DOI:10.1128/AEM.01388-12 |
[4] |
Colombet J, Charpin M, Robin A, et al. Seasonal depth-related gradients in virioplankton: standing stock and relationships with microbial communities in Lake Pavin (France)[J]. Microbial Ecology, 2009, 58(4): 728-736. DOI:10.1007/s00248-009-9535-7 |
[5] |
Thomas R, Berdjeb L, Sime-Ngando T, et al. Viral abundance, production, decay rates and life strategies (lysogeny versus lysis) in Lake Bourget (France)[J]. Environmental Microbiology, 2011, 13(3): 616-630. DOI:10.1111/emi.2011.13.issue-3 |
[6] |
Weinbauer MG, Brettar I, H fle MG. Lysogeny and virus-induced mortality of bacterioplankton in surface, deep, and anoxic marine waters[J]. Limnology and Oceanography, 2003, 48(4): 1457-1465. DOI:10.4319/lo.2003.48.4.1457 |
[7] |
Weinbauer MG, Winter C, H fle MG. Reconsidering transmission electron microscopy based estimates of viral infection of bacterioplankton using conversion factors derived from natural communities[J]. Aquatic Microbial Ecology, 2002, 27: 103-110. DOI:10.3354/ame027103 |
[8] |
Säwström C, Anesio MA, Granéli W, et al. Seasonal viral loop dynamics in two large ultraoligotrophic Antarctic freshwater lakes[J]. Microbial Ecology, 2007, 53(1): 1-11. DOI:10.1007/s00248-006-9146-5 |
[9] |
Lu T, Liang XB, Zeng J, et al. Distribution patterns and related affecting factors of bacterial and viral abundance in lakes of Guizhou tableland[J]. Chinese Journal of Ecology, 2009, 28(10): 1996-2001. 陆婷, 梁小兵, 曾佳, 等. 贵州高原湖泊细菌和病毒分布特征及影响因素[J]. 生态学杂志, 2009, 28(10): 1996-2001. |
[10] |
Zheng TL, Wang F, Xu MZ, et al. Bacterial production, biomass and role in microbial loop in Taiwan Strait[J]. Oceanologia et Limnologia Sinica, 2002, 33(4): 415-423. 郑天凌, 王斐, 徐美珠, 等. 台湾海峡海域细菌产量、生物量及其在微食物环中的作用[J]. 海洋与湖沼, 2002, 33(4): 415-423. |
[11] |
Margesin R, Jud M, Tscherko D, et al. Microbial communities and activities in alpine and subalpine soils[J]. FEMS Microbiology Ecology, 2009, 67(2): 208-218. DOI:10.1111/fem.2009.67.issue-2 |
[12] |
Guo DN, Zang SY, Zhao GY. Effect of freezing and thawing cycles on soil microbial activity and organic carbon density in forest swamp wetland with various drainage afforestation years[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2017, 39(1): 175-184. 郭冬楠, 臧淑英, 赵光影. 冻融交替对不同年代排水造林湿地土壤微生物活性及有机碳密度的影响[J]. 冰川冻土, 2017, 39(1): 175-184. |
[13] |
Fuhrman JA, Azam F. Bacterioplankton secondary production estimates for coastal waters of British Columbia, Antarctica, and California[J]. Applied and Environmental Microbiology, 1980, 39(6): 1085-1095. |
[14] |
Lee S, Fuhrman JA. Relationships between biovolume and biomass of naturally derived marine bacterioplankton[J]. Applied and Environmental Microbiology, 1987, 53(6): 1298-1303. |
[15] |
Li HB, Cui XY, Lin FA, et al. Relationship between bacterioplankton and virioplankton in coastal area of Hebei[J]. Marine Environmental Science, 2010, 29(2): 187-190. 李洪波, 崔向阳, 林凤翱, 等. 河北近岸海域浮游细菌与病毒的关系[J]. 海洋环境科学, 2010, 29(2): 187-190. |
[16] |
Brussaard CPD. Optimization of procedures for counting viruses by flow cytometry[J]. Applied and Environmental Microbiology, 2004, 70(3): 1506-1513. DOI:10.1128/AEM.70.3.1506-1513.2004 |
[17] |
Binder B. Reconsidering the relationship between virally induced bacterial mortality and frequency of infected cells[J]. Aquatic Microbial Ecology, 1999, 18(3): 207-215. |