在存在金属微量元素的情况下,对氟喹诺酮类药物在土壤中吸附的预测方法仍然有效吗?——迈向一种更为可靠的预测方法

《Science of The Total Environment》:Is the prediction of fluoroquinolones adsorption in soils still valid in presence of metal trace elements? - Towards a robust predictive approach

【字体: 时间:2026年02月13日 来源:Science of The Total Environment 8

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  通过系统筛查不同生态系统(农田土壤、马匹肠道等)的45.7亿条元基因组序列,鉴定出701个聚乙烯(PE)降解酶候选序列,其中32个代表性酶经异源表达验证,25个可导致PE薄膜质量损失(最高1.5%)及氧化修饰,证实PE降解酶在低扰动环境中广泛存在,暗示慢性微塑料暴露促进微生物适应性进化。

  
宁 王 | 金 梅玲 | 朱 子轩 | 王 旭新 | 李 新宇 | 徐 敏 | 程 志军义 | 朱 元英 | 王 瑞琪 | 徐 同 | 尹 富荣 | 李 新月 | 越 月 | 越 海涛
新疆大学药学院,乌鲁木齐,830046,中国

摘要

聚乙烯(PE)是产量最大的合成聚合物,由于其会在陆地和水生生态系统中积累,因此具有很高的抗降解性,并带来长期的生态风险。尽管已经研究了生物降解途径,但相关研究主要集中在严重污染的环境中,导致能够降解PE的酶的生态分布仍然知之甚少。在这项研究中,我们从多种生态来源(包括农田土壤、普氏野马肠道微生物群、昆虫共生体以及人类口腔微生物组)中系统筛选了超过45.7亿条宏基因组序列,以寻找已知PE降解酶的同源物。通过结合序列同源性、结构建模和分子对接的方法,共鉴定出701个候选序列。其中32种酶被异源表达并用于原始PE薄膜和微球的测试,其中25种酶表现出可测量的降解活性,在30天内使PE薄膜的质量损失了约1.5%(w/w),并引发了氧化修饰。这些降解效应通过扫描电子显微镜(SEM)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)、凝胶渗透色谱(GPC)和稳定碳同位素(δ13C)分析得到了验证,这些结果共同支持了酶促PE降解过程中发生的分子级氧化和早期碳转化。值得注意的是,在受干扰较小的环境中也观察到了PE降解活性,这表明微生物群可能在长期低水平暴露下适应性进化出了降解塑料的能力。这些发现扩展了我们对塑料污染生态影响的理解,并突显了天然存在的酶作为可持续生物修复的有希望的候选者。

引言

聚乙烯(PE)是一种高分子量线性烃类聚合物,由于其优异的防水性、机械强度、拉伸耐久性和化学惰性,被广泛应用于医疗保健、食品包装、化妆品和饮料行业(Garcia和Robertson,2017;Hu等人,2024;Matthew等人,2021)。自20世纪50年代以来,全球塑料产量增加了近200倍,从1950年的200万吨增加到2023年的约4.138亿吨,其中高密度聚乙烯(HDPE)和低密度聚乙烯(LDPE)占12.2%,线性低密度聚乙烯(LLDPE)占14.0%(Balu等人,2022;Dokl等人,2024)。然而,尽管塑料使用广泛,目前只有不到10%的塑料废物被回收利用,绝大多数塑料——主要是聚乙烯——在陆地和水生生态系统中积累,造成了严重的环境问题(Wang等人,2020)。近年来,真正“原始”的环境几乎已经消失,因为塑料碎片和微塑料(MPs)已成为全球性的污染物。空气中的微塑料可以通过大气循环传播到遥远地区,如北极和南极。因此,降解塑料的微生物不再局限于严重污染的地点,而可能广泛存在于各种生态系统中,并逐渐适应了持续的全球性塑料暴露。
目前缓解塑料污染的方法包括填埋、焚烧、机械回收和生物降解(Mavis等人,2022;Sangeetha和Krishna,2024)。其中,填埋和焚烧操作简单且成本效益较高。然而,填埋需要大量空间,并存在渗滤液和气体排放的长期风险,而焚烧会产生温室气体和有毒副产品(Yang等人,2024)。PE特别难以通过化学方法降解,因为其分子量极高,碳-碳主链紧密排列,且具有很强的疏水性,这些因素共同阻碍了酶的吸附和切割(Harshvardhan和Jha,2013)。到目前为止,PE的生物降解主要依赖于缓慢的外切型表面侵蚀,而高效的内切型链切割极为罕见。此外,缺乏反应性功能基团阻碍了氧的引入,这是启动氧化解聚的关键步骤。因此,即使PE在环境中破碎成微塑料,仍然难以降解,并能长期存在。
先前的研究表明,某些细菌、真菌甚至昆虫具有有限的PE降解能力(Ali等人,2024;Khandare等人,2022;Shuheng Wang和T.Maravelias,2024;Stepnov等人,2024)。关于PE降解微生物的代表性报告,包括聚合物类型、培养条件和重量损失效率,总结在补充表S1中。迄今为止,已鉴定出100多种PE降解微生物,涉及四个门类的27个细菌属和三个门类的14个真菌属(Kim等人,2023;Nedi等人,2024)。例如,从受聚乙烯污染的农业土壤中分离出的Rhodococcus ruber C208在30天内降解了8%的UV预处理后的低密度聚乙烯(LDPE)薄膜质量,并在60天内使未经处理的薄膜质量每周损失0.86%(Eom等人,2023)。从蜡蛾Plodia interpunctella的幼虫肠道中分离出的Meyerozyma guilliermondii ZJC1和Serratia marcescens ZJC2在28天的培养后分别使聚乙烯薄膜质量减少了6.1%和10.7%。SEM、AFM和FTIR分析显示薄膜表面出现了大量凹陷,并形成了羰基功能团(Lou等人,2022)。
此外,几种酶对微生物降解聚乙烯至关重要,包括烷烃羟化酶、漆酶以及多种过氧化物酶,如锰过氧化物酶和木质素过氧化物酶(Fujisawa等人,2001;Gao等人,2022;Karich等人,2017;Ruan等人,2023)。例如,来自Trichoderma harzianum的重组漆酶在96小时内诱导了PE薄膜表面的侵蚀,并促进了羰基和羟基的形成,表明其具有氧化解聚的潜力(Ruan等人,2023)。总体而言,这些发现表明,尽管目前的降解速率较低,自然界中存在多种具有生态相关性的PE降解微生物和酶,为发现和优化更高效的生物催化剂提供了有价值的基础。
重要的是,本研究不仅探讨了PE降解的酶促机制,还研究了PE降解酶的生态分布和潜在的普遍性。为了探索这种生态和功能多样性,我们应用了Gene Surfing(Xu等人,2025),这是一个高效的内部开发的生物信息学平台,用于从大规模宏基因组数据集中靶向挖掘酶。这一多功能工具能够快速识别和表征不同栖息地中的候选塑料降解酶。与大多数关注严重塑料污染环境的研究不同,我们分析了来自未充分探索的栖息地的宏基因组数据集,包括昆虫肠道、相对未受干扰的土壤以及长期使用塑料薄膜的干旱内陆农业土壤。在这些高海拔、低湿度的环境中,聚乙烯薄膜残渣会逐渐破碎成持久的微塑料,即使在微生物活性有限的情况下也是如此。这些隐藏但广泛存在的微塑料库可能对当地微生物群施加选择压力,促进与塑料相关的代谢能力的进化。
为了将我们的发现置于适当的背景中,我们总结了所有701个候选序列在农业土壤、动物和昆虫肠道微生物组、淡水/沉积物以及人类口腔微生物组中的栖息地水平计数和相对丰度。这种分布表明,具有PE降解活性的同源物并不局限于污染热点,而是广泛存在于系统发育和环境多样化的群落中。基于这种生态广度,我们优先选择了32种酶进行异源表达和在未经处理的PE薄膜和微球上的验证,然后量化了质量损失动力学和氧化/结构变化(SEM、FTIR/CI)。这一工作流程提供了从宏基因组发现到功能验证的可行途径,同时为解释微弱的但可测量的PE降解活动提供了进化和生态框架。

材料、菌株和质粒

分析了一个包含394个宏基因组样本的精选集合——这些样本来源于人类唾液、大鼠肠道、多种动物粪便、放射性核素污染的土壤以及富含真菌残渣的土壤——以鉴定潜在的PE降解基因(表1)。表1列出了34个代表性样本标识符,这些标识符代表了完整数据集中包含的环境类别,而不是全部394个宏基因组的完整列表。所有样本均由我们的实验室在严格记录的条件下收集

候选聚乙烯降解酶序列的鉴定

在这项研究中,选择了11个先前报道的与PE降解酶相关的基因或蛋白质序列(表S3)作为参考序列。对这些序列在包含多种环境来源的宏基因组数据集(4,573,494,521个注释过的编码序列)进行了相似性搜索。筛选过程采用了严格的标准:E值<1 × 10?10,序列覆盖率>80%,序列一致性>40%。根据这些阈值,共鉴定出701个潜在的

讨论

通过分析来自非传统环境(如干旱农业土壤、受干扰较小的土壤和昆虫肠道微生物组)的宏基因组数据集,本研究扩展了PE降解酶的生态范围。尽管许多鉴定出的酶的催化效率较低,但它们在系统发育和环境多样化的栖息地中的广泛存在强调了之前低估的塑料降解代谢能力的生态普遍性。

结论

总之,本研究通过从多种基因组来源(包括来自受干扰较小的环境,如干旱农业土壤和昆虫肠道微生物组)鉴定出32种潜在的PE降解酶,扩展了对聚乙烯(PE)降解的生态和功能理解。功能测定证实,其中25种酶即使在没有预处理的情况下也能诱导PE的可测量氧化和结构变化。
为了进一步探究这些

CRediT作者贡献声明

宁 王:撰写——审稿与编辑,撰写——初稿,监督,项目管理。金 梅玲:撰写——初稿,可视化,软件,方法学,调查,正式分析。朱 子轩:撰写——初稿,可视化,软件,方法学,调查,正式分析,数据管理。王 旭新:撰写——初稿,可视化,方法学,正式分析,数据管理。李 新宇:撰写——初稿,方法学,调查。

利益冲突声明

作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系:越 海涛报告称获得了第三次新疆科学考察计划、中国国家重点研发计划(项目编号2022xjkk020603);天山青年拔尖人才-基础研究人才计划(2024TSYCJU0002);中国新疆维吾尔自治区重点研发计划(项目编号2023B02034)的财政支持

致谢

本工作得到了第三次新疆科学考察计划中国国家重点研发计划(项目编号2022xjkk020603)、天山青年拔尖人才-基础研究人才计划(2024TSYCJU0002)、中国新疆维吾尔自治区重点研发计划(项目编号2023B02034、2023B02034-2)以及国家自然科学基金(项目编号U2003305)的资助。
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