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我校嚴江偉教授團隊最新研究成果揭示微生物可作為環境法醫指示物種診斷土壤多環芳烴污染:

稿件來源:科學技術部         發布時間:2024-12-05         點擊次數:

近日,我校嚴江偉教授創新團隊在環境科學權威期刊《Journal of Hazardous Materials》(中國科學院一區,IF=12.2)上發表題為“The effects of polycyclic aromatic hydrocarbons on ecological assembly processes and co-occurrence patterns differ between soil bacterial and fungal communities”的研究論文,成果揭示了多環芳烴污染下土壤微生物群落構建和維持機制,并基于微生物標記物構建了土壤多環芳烴污染危害程度的評估體系,表明了微生物作為環境法醫學指示物種在診斷土壤污染:Τ潭確矯婢哂芯藪笄蹦,該成果對于土壤污染診斷修復和生態多樣性保護方面具有指導意義。

論文的通訊單位為c7c7.app法醫學院山西省法醫學重點實驗室和c7c7.app煤炭環境致病與防治教育部重點實驗室。嚴江偉教授為論文的通訊作者,張君副教授為論文的第一作者。

研究通過對山西省中部地區9個焦化廠(其中3個經過產業調整升級已全面關停)附近土壤樣地進行了調查研究,研究結果顯示經過產業調整升級全面關停的焦化廠附近土壤多環芳烴污染程度顯著較低,表明我省焦化行業調整升級已初顯成效,生態環境質量改善明顯。研究進一步評估多環芳烴污染對土壤細菌和真菌群落構建和多樣性維持機制的影響,結果表明相比于土壤真菌,多環芳烴對土壤細菌群落多樣性和共發生網絡的影響更大。在研究區域內,確定性過程(主要是均質性選擇)主導細菌的群落構建,隨機性過程(主要是擴散限制)主導真菌的群落構建,揭示了不同類型微生物對多環芳烴污染的敏感程度的差異及應對污染的不同組裝策略。研究篩選出一系列與多環芳烴降解相關的微生物標記物,包括Sphingobium、 Gemmatimonas、Fusarium、Verticillium、Humicola和 Didymella等,基于這些標記物結合機器學習算法成功構建了土壤多環芳烴污染程度評估模型,模型具有較高的準確性,表明了微生物作為環境法醫指示物種進行污染物診斷和評估的巨大潛力。

(圖文/賈志武)

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