Простая модель предсказывает изменения метаболизма почвенного микробиома при изменении окружающей среды

Автор: Pixabay/CC0 Public Domain

Почва, как и любой живой организм, обладает собственным метаболизмом. Растения, черви, насекомые и, что особенно важно, микроорганизмы в почве разлагают органические вещества, потребляют и генерируют питательные вещества, обрабатывают другие материалы, придавая почве собственную жизнь.

Почвенные микробиомы, которые управляют значительной частью метаболизма в этих экосистемах, чрезвычайно сложны — они состоят из тысяч видов с неисчислимыми взаимодействиями и динамикой.

Однако, учитывая сложность почвы, почти невозможно понять, как сообщества микробов реагируют на изменения окружающей среды, такие как температура, влажность, кислотность и доступность питательных веществ. Решение этой проблемы критически важно, если мы хотим понять, как почвенные микробиомы адаптируются к постоянно меняющимся условиям и изменению климата.

Новое исследование Университета Чикаго показывает, что обманчиво простая математическая модель может описать, как почва реагирует на изменения окружающей среды. Используя всего две переменные, модель демонстрирует, что изменения уровня pH последовательно приводят к трём различным метаболическим состояниям сообщества.

Исследование, опубликованное в журнале Nature, подчёркивает, как математическое описание коллективного поведения сложных систем может упростить понимание, позволяя прогнозировать реакцию почвы и её метаболизма на изменения. В конечном итоге это поможет учёным разрабатывать меры для улучшения сельского хозяйства или восстановления экосистем.

«Когда люди думают об этих экосистемах, они предполагают, что нужно описать всю систему математически, включая тысячи переменных, взаимодействующих видов и ресурсов, которые они потребляют», — сказал Сеппе Кюн, доктор философии, доцент экологии и эволюции в Университете Чикаго и старший автор статьи. «То, что нам удалось описать это простым способом, было чрезвычайно интеллектуально удовлетворительно».

Геркулесов труд анализа почвы

Исследование стало результатом титанических усилий Кисеока Ли, аспиранта из лаборатории Кюна. Он взял пробы 20 естественных почв с разными уровнями pH с фермы Cook Agronomy Farm в Пуллмане, штат Вашингтон, где наблюдаются значительные естественные вариации pH при минимальных различиях в других экологических факторах. Затем он в лаборатории изменял pH каждой почвы небольшими шагами, создав 1500 микрокосмических экспериментов.

Уровень pH — это мера концентрации ионов водорода в растворе. Низкий pH означает более кислую среду (больше ионов водорода), а высокий pH — более щелочную (меньше ионов водорода).

Уровень pH в почве важен, потому что он влияет на типы микроорганизмов, их метаболическую активность и химию почвы. Исследователи хотели проверить влияние изменения pH на анаэробное нитратное дыхание — процесс, при котором анаэробные микробы (те, которым не нужен кислород) используют нитраты для получения энергии. Нитратное дыхание — ключевой метаболический процесс в сельском хозяйстве и здоровье почвы.

Ли кропотливо размещал образцы на пластинах, каждая из которых содержала 48 лунок с почвой, водой, нитратами и кислотным или щелочным раствором для изменения pH.

Подготовка и инкубация образцов заняли месяцы. После этого Ли провёл серийные измерения нитратов в каждом микрокосме — всего 15 000 измерений, все вручную. «Я был машиной», — сказал Ли, когда его спросили, удалось ли автоматизировать часть работы.

Обманчиво простая модель

Ли и Кюн сотрудничали с Сици Лю, доктором философии, соавтором исследования и бывшим аспирантом лаборатории Мадхава Мани, доктора философии, доцента инженерных наук и прикладной математики в Северо-Западном университете, а также с Михаилом Тихоновым, доктором философии, доцентом физики в Университете Вашингтона в Сент-Луисе.

Команда создала модель для описания динамики в каждом из 1500 образцов по мере метаболизма нитратов. Они обнаружили, что простая модель предсказывает активность всего двумя параметрами: активностью местной биомассы и количеством доступного лимитирующего питательного вещества. В зависимости от изменения pH наблюдались три стабильных результата:

• Режим I («режим кислотной смерти»): Сильное закисление приводило к гибели функциональной биомассы.
• Режим II («режим ограничения питательных веществ»): Умеренные изменения pH (кислотные или щелочные) ограничивали метаболизм нитратов из-за нехватки углерода, что приводило к линейной динамике нитратов.
• Режим III («режим возрождающегося роста»): Сильное защелачивание снижало активность доминирующих групп микробов, в то время как редкие группы начинали быстро расти и экспоненциально метаболизировать нитраты.

«Независимо от того, как вы изменяете pH, вся экосистема демонстрирует только эти три класса поведения. Больше ничего не происходит», — сказал Кюн. «Это поразительно, потому что вся сложность на микроуровне приводит к такой относительной простоте на макроуровне».

«Это связано с важным теоретическим вопросом: когда допустимо описывать десятки разнообразных видов одной упрощённой моделью?» — добавил Тихонов. «Здесь Кисеок и Сици показали, что упрощённое описание не только отлично аппроксимирует данные, но и отражает нечто общее в реакции сообщества на возмущения».

Практическое применение модели

Понимание реакции почвенного микробиома на изменения полезно для разработки мер. Например, если сток азотных удобрений с ферм загрязняет водоёмы, власти могут принять меры для повышения pH и удаления избытка нитратов, чтобы предотвратить цветение водорослей.

«Если вы хотите понять, как эти системы отреагируют на будущие изменения, то определение возможных реакций очевидно полезно», — отметил Кюн.

Исследователи также считают, что аналогичный подход можно применить к другим экологическим факторам.

«Фокусируясь на устойчивости сообщества, выраженной через активность биомассы и лимитирующий ресурс, мы видим, что разные уровни изменений вызывают разные эффекты», — сказал Ли. «Думаю, это означает, что мы можем использовать этот метод для изучения функциональных реакций в других микробных системах на изменения температуры, pH, солёности или других факторов».

Больше информации: Seppe Kuehn et al, Functional regimes define soil microbiome response to environmental change, Nature (2025). DOI: 10.1038/s41586-025-09264-9