便携式晶体管生物群落计

2018年，由北京普瑞亿科科技有限公司研发的PRI-8800全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统，一经推出便得到了广泛关注。该系统在土壤有机质分解速率、Q10及其调控机制方面提供了一整套高效的解决方案，为科研人员提供室内变温培养模拟野外环境的条件，让科研可以更广、更深层次地开展。目前以PRI-8800为关键设备发表的相关文章已达26篇。 今天与大家分享的是浙江大学环境与资源学院罗忠奎研究团队在研究土壤有机碳矿化及其温度敏感性（Q10）与微生物群落多样性和组成之间关系方面取得的进展。在该项研究中，研究团队利用PRI-8800测定土壤CO2排放速率，为研究结果提供了有力的数据支撑。 土壤微生物驱动着有机碳的矿化，由于不同微生物群落在代谢效率以及对不同温度变化的响应存在差异，因此土壤有机碳矿化及其温度敏感性（Q10）与微生物群落多样性和组成之间应该存在密切的关系。然而，这些关系很少被检验。 基于此，浙江大学环境与资源学院罗忠奎研究团队通过室内培养实验，评估了藏东南地区不同海拔（气候）梯度中土壤微生物α多样性对温度的响应以及r-和k-策略微生物的相对丰度。图.培养第128天的土壤有机碳矿化速率及其Q10与门水平微生物群落丰度的相关性。灰色表示相关性不显著（即P 0.05），彩色网格表示相关性显著（P 0.05），颜色梯度表示相关性的大小和强度。R5°C-128和R25°C-128分别为5°C和25°C培养温度下第128天的有机碳矿化速率。Q10-128为土壤有机碳在128天培养期间的温度敏感性。F：新鲜土壤样品；5、25分别为在5°C和25°C培养的土壤样品。 在土壤培养实验设计及有机碳矿化测定的过程中，研究团队采用由普瑞亿科研发的PRI-8800全自动变温土壤培养温室气体分析系统测定土壤CO2排放速率（μg CO2-C g&minus 1 SOC day&minus 1），每个土壤样品测定时间设置为3分钟，此数据的获取为该项研究提供了有力的数据支撑。基于不同温度下测定的土壤CO2排放速率，计算了有机碳矿化的温度敏感性（Q10）。 研究结果表明：培养128后测定的α多样性以及r-和k-策略微生物的相对丰度受温度的显著影响（P 0.05），但是这些微生物变量并不能很好地预测同步测定的土壤有机碳矿化速率。相反，新鲜土壤的微生物群落多样性以及r-和k-策略微生物的相对丰度对不同培养阶段的土壤有机碳矿化速率及其Q10的影响是一致且显著的（P 0.05）。与此同时，路径分析表明，当考虑到气候、土壤有机碳化学、物理保护和土壤性质的变化时，微生物α多样性以及r-和k-策略微生物对土壤有机碳矿化速率及其Q10的影响并不是独立的。本研究结果表明，虽然土壤微生物群落的多样性和组成是土壤有机碳质量和有效性的重要指标，但它们并不是土壤有机碳矿化速率及其Q10的根本的决定因素。 相关研究成果以“Decoupling of soil carbon mineralization and microbial community composition across a climate gradient on the Tibetan Plateau”为题发表在国际SCI期刊Geoderma（IF2022=6.1，中科院一区）。Zheng, J., Mao, X., Jan van Groenigen, K., Zhang, S., Wang, M., Guo, X. et al. (2024). Decoupling of soil carbon mineralization and microbial community composition across a climate gradient on the Tibetan Plateau. 441, 116736.https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2023.116736 截至目前，以PRI-8800为关键设备发表的相关文章已达26篇，分别发表在10余种影响因子较高的国际期刊上——数据来源：https://sci.justscience.cn/ 很荣幸PRI-8800可以为这些高质量学术研究贡献一份力量，感谢各位老师对普瑞亿科产品的支持和信任。即日起，如果您成功发表文章，并且在研究过程中使用了普瑞亿科的国产仪器设备，请与我们公司联络，我们为您准备了一份小礼物，以感谢您对国产设备以及普瑞亿科的信任和支持！ 为响应国家“双碳”目标，针对国内“双碳”行动有效性评估，普瑞亿科全新升级了PRI-8800 全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统，结合了连续变温培养和高频土壤呼吸在线测量的优势，模式的培养与测试过程非常简单高效，这极大方便了大量样品的测试或大尺度联网的研究，可以有效服务科学研究和生态观测。PRI-8800的成功推出，为“双碳”目标研究和评价提供了强有力的工具。 土壤有机质分解速率（R）对温度变化的响应非常敏感。温度敏感性参数（Q10）可以刻画土壤有机质分解对温度变化的响应程度。Q10是指温度每升高10℃，Ｒ所增加的倍数；Q10值越大，表明土壤有机质分解对温度变化就越敏感。Q10不仅取决于有机质分子的固有动力学属性，也受到环境条件的限制。Q10能抽象地描述土壤有机质分解对温度变化的响应，在不同生态类型系统、不同研究间架起了一个规范的和可比较的参数，因此其研究意义重大。 以往Q10研究通过选取较少的温度梯度（3-5个点）进行测量，从而导致不同土壤的呼吸对温度变化拟合相似度高的问题无法被克服。Robinson最近的研究（2017）指出，最低20个温度梯度拟合土壤呼吸对温度的响应曲线可以有效解决上述问题。PRI-8800全自动变温土壤温室气体在线测量系统为Q10的研究提供了强有力的工具，不仅能用于测量Q10对环境变量主控温度因子的响应，也能用于测量其对土壤含水量、酶促反应、有机底物、土壤生物及时空变异等的响应。PRI-8800为Q10对关联影响因子的研究，提供了一套快捷、高效、准确的整体解决方案。可设定恒温或变温培养模式；温度控制波动优于±0.05℃；平均升降温速率不小于1°C/min；307 mL样品瓶，25位样品盘；一体化设计，内置CO2 H2O模块；可外接高精度浓度或同位素分析仪。 为了更好地助力科学研究，拓展设备应用场景，普瑞亿科重磅推出「加强版」PRI-8800——PRI-8800 Plus全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统。 1）原状土冻融过程模拟：气候变化改变了土壤干湿循环和冻融循环的频率和强度。这些波动影响了土壤微生物活动的关键驱动力，即土壤水分利用率。虽然这些波动使土壤微生物结构有少许改变，但一种气候波动的影响（例如干湿交替）是否影响了对另一种气候（例如冻融交替）的反应，其温室气体排放是如何响应的？通过PRI-8800 Plus 的冻融模拟，我们可以找出清晰答案。 2）湿地淹水深度模拟：在全球尺度上湿地甲烷（CH4）排放的温度敏感性大小主要取决于水位变化，而二氧化碳（CO2）排放的温度敏感性不受水位影响。复杂多样的湿地生态系统不同水位的变化及不同温度的变化如何影响和调控着湿地温室气体的排放？我们该如何量化不同水位的变化及不同温度的变化下湿地的温室气体排放？借助PRI-8800 Plus，通过淹水深度和温度变化的组合测试，可以查出真相。 3）温度依赖性的研究：既然温度的变化会极大影响土壤呼吸，基于温度变化的Q10研究成为科学家研究中重中之重。2017年Robinson提出的最低20个温度梯度拟合土壤呼吸对温度响应曲线的建议，将纠正以往研究人员只设置3-5个温度点(大约相隔5-10℃)进行呼吸测量的做法，该建议能解决传统方法因温度梯度少而导致的不同土壤的呼吸对温度变化拟合相似度高的问题，更能提升不同的理论模型或随后模型推算结果的准确性。而上述至少20个温度点的设置和对应的土壤呼吸测量，仅仅需要在PRI-8800 Plus程序中预设几个温度梯度即可完成多个样品在不同温度下的自动测量，这将极大提高科学家的工作效率。 除了上述变温应用案例外，科学家还可以依据自己的实验设计进行诸如日变化、月变化、季节变化、甚至年度温度变化的模拟培养，通过PRI-8800 Plus的“傻瓜式”操作测量，将极大减少科学家实验实施的周期和工作量，并提高了工作效率。 PRI-8800 Plus除了具有上述变温培养的特色，还可以进行恒温培养，抑或是恒温/变温交替培养，这些组合无疑拓展了系统在不同温度组合条件下的应用场景。 4）水分依赖性的研究：多数研究表明，在温度恒定的情况下，Q10很容易受土壤含水量的影响，表现出一定的水分依赖特性。PRI-8800 Plus可以通过手动调整土壤含水量的做法，并在PRI-8800 Plus快速连续测量模式下，实现不同水分梯度条件下土壤呼吸的精准测量，而PRI-8800 Plus的逻辑设计，为短期、中期和长期湿度控制条件下的土壤呼吸的连续、高品质测量提供了可能。 5）底物依赖性的研究：底物物质量与Q10密切相关，这里的底物包含不限于自然态的土壤，如含碳量，含氮量，易分解/难分解的碳比例、土壤粘粒含量、酸碱盐度等；也可能包含了某些外源底物，如外源的生物质碳、微生物种群、各种肥料、呼吸促进/抑制剂、同位素试剂等。通过PRI-8800快速在线变温培养测量，能加速某些研究进程并获得可靠结果，如生物质炭在土壤改良过程中的土壤呼吸研究、缓释肥缓释不同阶段对土壤呼吸的持续影响、盐碱土壤不同改良措施下的土壤呼吸的变化响应等等。 6）生物依赖性的研究：土壤呼吸包含土壤微生物呼吸（90%）和土壤动物呼吸（1-10%），土壤微生物群落对Q10影响重大。通过温度响应了解培养前后的微生物种群和数量的变化以及对应的土壤呼吸速率的变化有重要意义。外源微生物种群的添加，或许帮助科学家找出更好的Q10对土壤生物依赖性的响应解析。1.Li C, Xiao C, Li M, et al. The quality and quantity of SOM determines the mineralization of recently added labile C and priming of native SOM in grazed grasslands[J]. Geoderma, 2023, 432: 116385.2.Ma X, Jiang S, Zhang Z, et al. Long‐term collar deployment leads to bias in soil respiration measurements[J]. Methods in Ecology and Evolution, 2023, 14(3): 981-990.3.He Y, Zhou X, Jia Z, et al. Apparent thermal acclimation of soil heterotrophic respiration mainly mediated by substrate availability[J]. Global Change Biology, 2023, 29(4): 1178-1187.4.Mao X, Zheng J, Yu W, et al. Climate-induced shifts in composition and protection regulate temperature sensitivity of carbon decomposition through soil profile[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2022, 172: 108743.5.Pan J, He N, Liu Y, et al. Growing season average temperature range is the optimal choice for Q10 incubation experiments of SOM decomposition[J]. Ecological Indicators, 2022, 145: 109749.6.Li C, Xiao C, Guenet B, et al. Short-term effects of labile organic C addition on soil microbial response to temperature in a temperate steppe[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2022, 167: 108589.7.Jiang ZX, Bian HF, Xu L, He NP. 2021. Pulse effect of precipitation: spatial patterns and mechanisms of soil carbon emissions. Frontiers in Ecology and Evolution, 9: 673310.8.Liu Y, Xu L, Zheng S, Chen Z, Cao YQ, Wen XF, He NP. 2021. Temperature sensitivity of soil microbial respiration in soils with lower substrate availability is enhanced more by labile carbon input. Soil Biology and Biochemistry, 154: 108148.9.Bian HF, Zheng S, Liu Y, Xu L, Chen Z, He NP. 2020. Changes in soil organic matter decomposition rate and its temperature sensitivity along water table gradients in cold-temperate forest swamps. Catena, 194: 104684.10.Xu M, Wu SS, Jiang ZX, Xu L, Li MX, Bian HF, He NP. 2020. Effect of pulse precipitation on soil CO2 release in different grassland types on the Tibetan Plateau. European Journal of Soil Biology, 101: 103250.11.Liu Y, He NP, Xu L, Tian J, Gao Y, Zheng S, Wang Q, Wen XF, Xu XL, Yakov K. 2019. A new incubation and measurement approach to estimate the temperature response of soil organic matter decomposition. Soil Biology & Biochemistry, 138, 107596.12.Yingqiu C, Zhen Z, Li X, et al. Temperature Affects new Carbon Input Utilization By Soil Microbes: Evidence Based on a Rapid δ13C Measurement Technology[J]. Journal of Resources and Ecology, 2019, 10(2): 202-212.13.Cao Y, Xu L, Zhang Z, et al. Soil microbial metabolic quotient in inner mongolian grasslands: Patterns and influence factors[J]. Chinese Geographical Science, 2019, 29: 1001-1010.14.Liu Y, He NP, Wen XF, Xu L, Sun XM, Yu GR, Liang LY, Schipper LA. 2018. The optimum temperature of soil microbial respiration: Patterns and controls. 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Changes in the temperature sensitivity of SOM decomposition with grassland succession: Implications for soil C sequestration. Ecology and Evolution, 3: 5045-5054.24.Liu Y, Kumar A, Tiemann L K, et al. Substrate availability reconciles the contrasting temperature response of SOC mineralization in different soil profiles[J]. Journal of Soils and Sediments, 2023: 1-15.25.Liu YH,Xiong DC,Wu C,et al.Effects of exogenous carbon addition on soil carbon emission in a subtropical evergreen broad-leaf forest[J]. Journal of Forest & Environment, 2023, 43(5).26.Zheng, J., Mao, X., Jan van Groenigen, K., Zhang, S., Wang, M., Guo, X. et al. (2024). Decoupling of soil carbon mineralization and microbial community composition across a climate gradient on the Tibetan Plateau. 441, 116736.

5月13日，美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室的科学家 建造了可由三磷酸腺苷(ATP)驱动和控制的生物纳米电子混合晶体管 。他们称，新型晶体管是首个整合的生物电子系统，其将为义肢等电子修复设备与人体的融合提供重要途径。相关研究发布在近期出版的《纳米快报》(Nano Letters)上。 　　三磷酸腺苷可作为细胞内能量传递的“分子通货”，储存和传递化学能，为人体新陈代谢提供所需能量；其在核酸合成中亦具有重要作用。 　　该实验室的研究人员亚历山大诺伊表示，离子泵蛋白是新型晶体管装置中最核心的部分。此次开发的晶体管由处于两个电极之间的碳纳米管组成，起半导体的作用。纳米管的末端附有绝缘聚合物涂层，而整个系统则包裹于双层油脂膜之中，与活体细胞膜的原理相似。当科学家将电压加在电极之上时，含有三磷酸腺苷、钾离子和钠离子的溶液便会倾泻而出，覆盖在晶体管装置表面，并引发电极之间电流的流动。使用的三磷酸腺苷越多，产生的电流也越强烈。 　　科学家解释说，之所以会产生如此效果，是由于双层油脂膜内的蛋白质在接触三磷酸腺苷时会表现得如同“离子泵”一般。在每个周期中，蛋白质会往一个方向抽送3个钠离子，并向相反方向抽送2个钾离子，致使1个电荷在“离子泵”的作用下越过双层油脂膜抵达纳米管之中。随着离子的不断累积，其将在纳米管中部的周围产生电场，从而提升纳米晶体管的传导性。 　　耶路撒冷希伯来大学的伊特玛维尔纳表示，这一生物电子系统通过离子运动将纳米层级的机械能转化为了电能，从而为晶体管的运行提供了支持。在这种情况下，晶体管可被用于制造由生物信号驱动和控制的电子设备。例如，这一进展能使电子仪器不需电池或其他外界电力供给便可永存于体内，而义肢等人体修复器械也有望直接与人体 神经系统 “连线”。诺伊希望，这种技术将来能被用于建设无缝生物电子界面之中，以实现生物体和机器的更好沟通。

肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因，每年导致约180万人死亡，其中肺腺癌（LUAD）是主要的病理类型。肿瘤内微生物组是肿瘤微环境的重要组成部分，其与宿主的相互作用对癌症的发生、发展至关重要，因此肿瘤内微生物研究为癌症的诊断、筛查和治疗提供了崭新的视角。虽然“多形态微生物组”已经成为癌症的标志之一，但关于肿瘤内真菌群（mycobiome）作为活体微生物在癌症进展中的作用还知之甚少。2023年9月21日，上海交通大学医学院王慧/刘宁宁、同济大学张鹏以及中科院巴斯德所陈昌斌课题组共同通讯在国际顶尖肿瘤学期刊Cancer Cell（IF=50.3）上发表题为“The intratumor mycobiome promotes lung cancer progression via myeloid-derived suppressor cells”的文章。本文使用富含真菌的DNA提取和深度宏基因组测序，发现了肺腺癌（LUAD）患者中富集的肿瘤驻留的聚多曲霉A. sydowii。通过三种不同的同系肺癌小鼠模型，我们发现聚多曲霉通过IL-1b介导的骨髓抑制细胞（MDSCs）的扩增和激活，抑制细胞毒性T淋巴细胞的活性，并促进PD-1+ CD8+ T细胞的积累，从而形成免疫抑制的肿瘤微环境促进肺肿瘤的进展。这是通过b-葡聚糖/凝集素-1/CARD9途径介导的IL-1b分泌实现的。人体样本的分析证实，富集的A. sydowii与免疫抑制和患者预后不良相关。研究结果表明，肿瘤内的真菌生物群，尽管生物量较低，但会促进肺癌的进展，并且可以作为改善LUAD患者预后的潜在靶点。实验部分相比针对癌症的一般研究，本文作者关注于真菌菌群失调对癌症的影响及作用机制，并借助FISH染色技术对目标菌群进行了标记。根据研究的需要，迫切需要解决的问题，一是从宏观角度理解菌群与肿瘤之间的关系，二是从微观角度解析真菌与细胞的作用机制。为了对以上两个问题进行深度探索，作者采用了StrataQuest定量分析软件建立了精准量化的分析标准。由于技术原理导致FISH染色成像结果经常会呈现的高背景、低信号状态。StrataQuest定量分析软件作为Tissue Cytometry技术数据分析层面的强大工具，对于FISH染色标记的点状荧光信号也有其独到的分析策略：首先在识别精度上，可以精准识别到高背景下的每个信号点，对核酸片段进行计数分子；其次在识别并计数的基础上，结合细胞核的定位，以及某蛋白染色的细胞质轮廓定位，在微观水平实现了核酸表达的空间定位，并可同时获得真菌及其相关细胞的作用情况数据。这种方法也可以用于对某些特定基因复制、转录及翻译过程的一致性定位分析，对中心法则传递性的验证是极其具有价值的。在宏观层面，Tissue Cytometry技术也可以通过肿瘤识别，并在肿瘤周边对微环境空间位置进行自由定义，以此来分析肿瘤微环境内不同表型的单细胞的空间分布关系，通过简单的数据统计，即可获得以往需要生信分析算法才能获得的作用关系数据，例如菌群与肿瘤见的互相作用，或者肿瘤微环境中不同炎性细胞的相互作用情况等。Figure 1 A.sydowii的高丰度与免疫抑制和患者预后不良有关A）LUAD患者临床样本的多色免疫荧光显示瘤内的A.sydowii与A.sydowii特异的FISH图像。红色，A.Sydowii；蓝色，DAPI。(B）LUAD患者的临床样本的肿瘤内MDSCs的多色免疫荧光图像(CD11b+CD33+HLADR-)。粉色，CD11b；绿色，CD33；红色，HLADR；蓝色，DAPI。(C)LUAD患者临床样本中的肿瘤内Tregs(FOXP3+)的多色免疫荧光图像。绿色，FOXP3；蓝色，DAPI。(D)LUAD患者临床标本中肿瘤内PD-1+CD8+T细胞(PD-1+CD8+)的多色免疫荧光图像。绿色，CD8；红色，PD-1；蓝色，DAPI。(E-G)LUAD患者肿瘤组织样本中A.sydowii丰度与MDSCs(E)、Tregs(F)和PD-1+CD8+T细胞(G)的相关性。Figure 2 A.Sydowii没能够促M2巨噬细胞的免疫抑制活性。（C）通过在皮下LLC小鼠模型中用D223 28S rRNA探针对真菌进行FISH染色，比较感染A.111 sydowii、烟曲霉、白色念珠菌或载体的小鼠中肿瘤内真菌的丰度。红色真菌FISH探针；蓝色，DAPI。