Applied and Environmental Microbiology·10月7日 · 周三论文农业人工智能与决策模型阅读 1

Microbiomes of soils and leafy vegetables in urban agriculture systems reflect crop management and local environmental conditions

Mai‐Rui Gao · Qingyue Zeng · Kevin Lam 等 6 人

Applied and Environmental MicrobiologyDOI 10.1128/aem.01551-26开放获取 PDF ↗
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研究城市农业中土壤与叶菜微生物组如何受管理措施和局地环境影响。

方法

对7个城市农场土壤和叶菜样本进行16S rRNA和ITS2扩增子测序及机器学习分

发现

微生物组成随地点、灌溉水源、作物和气候显著变化,叶际菌群主要源自根际,可用于溯源。

机会点

可探索基于微生物组的城市农产品溯源与精准管理模型,结合多组学提升预测鲁棒性。

影响力16
信息增量22
专业深度18
信源权威14
时效性8

研究揭示都市农业中土壤与叶菜微生物组受管理方式与本地环境影响,并展示基于微生物组的食品溯源潜力,方法扎实、结论有新意,对都市农业与食品安全有参考价值。

原文摘要

摘要 土壤和植物微生物组影响作物品质和采前食品安全,然而这些过程在城市农业环境中很大程度上尚未被探索。在此,我们研究了华盛顿特区大都会地区七个城市农业站点中,土壤和叶菜类蔬菜(如羽衣甘蓝、生菜、甜菜和卷心菜)的微生物群如何与站点特定的管理措施和环境条件相互作用。我们采集了叶片组织(n = 92)、根际土壤(n = 92)以及“原生”或 bulk 土壤(n = 39)样本,并通过16S rRNA基因和ITS2基因组区域扩增子测序进行分析。所有样本类型的微生物群落组成在各站点间均存在显著差异,受到灌溉水源(即市政用水与自然水源)、作物类型、土壤pH、土壤含水量和气候条件(即降雨量、温度)的影响。根际土壤中富含已知响应有机投入的细菌类群(如Massilia以及Firmicutes和Verrucomicrobiota的多个成员),而以子囊菌门(Ascomycota)腐生成员为主的真菌网络在bulk土壤中更为稳定。来源追踪分析表明,叶际微生物群虽然组成多变且短暂,但主要来源于根际土壤。值得注意的是,某些站点的叶菜类蔬菜中富集了与生物防治潜力相关的类群(如乳杆菌科Lactobacillaceae)。此外,机器学习模型在基于根际和叶际细菌群落预测特定生产站点方面表现出强劲性能,这提示了基于微生物组的食品溯源应用的可能性。总体而言,这些发现表明局部环境和作物管理措施如何塑造城市生产中采前叶菜类蔬菜微生物组。重要性 城市农业和园艺正在迅速扩展,以支持当地社区和增强粮食安全,然而这些小型食品系统往往建立在独特开发景观中,并依赖资源型运营。本研究表明,复杂的站点特定因素影响城市农业系统中的土壤和叶菜类蔬菜微生物组。我们的发现对未来开展针对性农场管理以增强可持续生产和采前食品安全具有重要意义。

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