• 关键词：高通量绝对丰度定量分析  16S rRNA  微生物群落  冗余分析  网络分析  岗南水库

• 基金项目：中国科学院饮用水科学与技术重点实验室专项经费资助项目（No.20K04KLDWST）；河北省教育厅高等学校科学研究重点项目（No.ZD2017233）；河北科技大学引进人才科研启动基金资助项目（No.1181278）

• 张紫薇
• 河北科技大学环境科学与工程学院，河北省污染防治生物技术实验室，石家庄 050018

• 陈召莹
• 河北科技大学环境科学与工程学院，河北省污染防治生物技术实验室，石家庄 050018

• 张甜娜
• 河北科技大学环境科学与工程学院，河北省污染防治生物技术实验室，石家庄 050018

• 周石磊
• 河北科技大学环境科学与工程学院，河北省污染防治生物技术实验室，石家庄 050018

• 崔建升
• 河北科技大学环境科学与工程学院，河北省污染防治生物技术实验室，石家庄 050018

• 罗晓
• 河北科技大学环境科学与工程学院，河北省污染防治生物技术实验室，石家庄 050018

• 摘要：为了探究水源水库微生物群落时空演变特征及其环境驱动因子，采用高通量绝对定量测序技术，结合数据分析了相对定量和绝对定量对岗南水库微生物群落演变和驱动因子的影响.结果表明，基于绝对定量的微生物群落α-多样性呈现出明显的季节差异（p<0.05），基于相对定量的微生物群落α-多样性没有差异；绝对定量的微生物群落α-多样性高于相对定量，其中，电导率（21.1%）和高锰酸盐指数（29.1%）是影响微生物群落α-多样性的关键环境因素.指示物种OTU（Operational taxonomic unit）和关键物种OTU的季节差异显著（p<0.001）.此外，韦恩图（Venn）分析显示，基于绝对定量的共有物种OTU数量高于基于相对定量的共有物种OUT数量. LEfSe（Linear discriminant analysis effect size）分析结果显示，基于绝对定量的指示物种数量高于基于相对定量的指示物种数量.OTU-OTU关联网络显示，基于绝对丰度的正向相关的边所占比例较高（91.9%），表明物种间呈现较强的共生关系；网络中OTU主要与温度、硝氮、pH、溶解性总磷和电导率等环境因子有关.关键物种分析得到168个关键物种OTU，主要隶属于Bacillariophyta、Chlorophyta、Cryptomonadaceae、Flavobacterium、Hyphomonas、Ilumatobacte、Rhodoluna、Rhizobacter和unclassied bacteria.此外，综合冗余分析（RDA分析）、网络分析、相关性分析及随机森林分析发现，温度、溶解氧、硝氮、高锰酸盐指数和氧化还原电位是影响微生物群落组成和功能最重要的环境驱动因素.综上可知，基于绝对定量和相对定量的微生物组成、功能群落演变及环境驱动因素存在显著差异，因此，在将来水库水体微生物介导下的水质演变分析中，应进一步考虑微生物定量技术带来的影响.

• Abstract：To explore the spatiotemporal evolution characteristics and driving factors of microbial communities in water source reservoirs， this study adopts high-throughput absolute quantitative sequencing technology combined with data analysis to examine relative quantitative and absolute quantitative effects on microbial community evolution and its driving factors in the Gangnan Reservoir. Our results indicated that the α-diversity of microbial community presented significant seasonal difference （p<0.05） based on the absolute abundance； there was no difference based on the relative abundance. The α-diversity of the absolute abundance was higher than the relative abundance. Electrical conductance （EC） （21.1%） and permanganate index （COD_Mn） （29.1%） were the key environmental factors. Significant seasonal differences in the microbial community， indicator operational taxonomic unit （OTU） community， and keystone OTU community were found （p<0.001）. Furthermore， a Veen plot showed that the number of OTU cores of absolute abundance was higher than that of the relative abundance. Linear discriminant analysis effect size results showed that the number of biomarkers based on absolute abundance was higher than that based on relative abundance. The OTU-OTU association network showed a higher proportion for positive edges （91.9%） based on the absolute abundance， indicating that a symbiotic relationship was the primary function. Most OTUs were related to temperature （T）， nitrate （NO₃^-）， pH， total dissolved phosphorus （TDP）， and EC. Moreover， the keystone OTU included 168 OTUs， with Bacillariophyta， Chlorophyta， Cryptomonadaceae， Flavobacterium， Hyphomonas， Ilumatobacte， Rhodoluna， Rhizobacter， and unclassified bacteria were the main genera. Furthermore， redundancy， network， correlation， and random forest analyses showed that T， dissolved oxygen， NO₃^-， COD_Mn， and oxidation-reduction potential were the most significant environmental driving factors for microbial and functional communities. In conclusion， there are significant differences in microbial composition， functional community evolution， and environmental driving factors based on absolute and relative quantitative methods. Therefore， further consideration should be given to the influence of microbial quantitative techniques in the future analyses of water quality evolution mediated by microorganisms in reservoirs.

• Key words：high-throughput absolute abundance quantification  16S rRNA  microbial community  RDA  network analysis  Gangnan Reservoir

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