文獻(xiàn)信息

[題目]
Temperature-mediated microbial carbon utilization in China's lakes
中國湖泊中溫度介導(dǎo)的微生物碳利用

[作者]
Yao Guo,Songsong Gu,Kaixuan Wu, Andrew J. Tanentzap,Junqi Yu,Xiangfen Liu, Qianzheng Li,Peng He,Dongru Qiu,Ye Deng,Pei Wang,Zhenbin Wu,Qiaohong Zhou

[期刊]
Global Change Biology（2022.12）
IF=11.6

摘要
微生物在水生碳循環(huán)中發(fā)揮著重要的作用，但對(duì)它們?cè)诖蟮乩韰^(qū)域內(nèi)對(duì)溫度變化的功能反應(yīng)了解有限。在這里，我們探索了微生物群落如何利用不同的碳基質(zhì)，以及在未來氣候變化的時(shí)空替代溫度梯度下的潛在生態(tài)機(jī)制。該梯度包括來自中國五個(gè)主要湖區(qū)的47個(gè)湖泊，年平均氣候MAT相差了 近乎15℃。我們的結(jié)果表明，與寒冷地區(qū)的湖泊相比，溫暖湖群通常具有較低的碳濃度相關(guān)值和較高的碳利用率。在較高溫度下，碳底物的利用率較高，這可能歸因于細(xì)菌群落組成的變化，在較溫暖的湖區(qū)，藍(lán)細(xì)菌和放線菌（Cyanobacteria and Actinobacteriota）的豐度較高，變形菌（Proteobacteria）較少。還發(fā)現(xiàn)，微生物網(wǎng)絡(luò)中的核心物種隨著溫度的升高而變化，從抑制氨基酸和碳水化合物利用的嗜氫菌科（Hydrogenophaga）和紅細(xì)菌科（Rhodobacteraceae），到促進(jìn)幾乎所有碳底物利用的CL500-29-marine-group?？偟膩碚f，我們的發(fā)現(xiàn)表明，溫度可以通過改變細(xì)菌和單個(gè)碳底物之間的相互作用來調(diào)節(jié)水生碳利用，影響碳利用的核心物種的發(fā)現(xiàn)提供了對(duì)未來氣候變暖下內(nèi)陸水體潛在碳封存的深入了解。

關(guān)鍵詞
二分網(wǎng)絡(luò)bipartite，湖泊，微生物碳利用，分子生態(tài)網(wǎng)絡(luò)，溫度

主要內(nèi)容
（1）微生物在碳循環(huán)中發(fā)揮的功能復(fù)雜且多樣，對(duì)不同的底物有不同的降解方式，其中微生物對(duì)于碳利用效率如何隨溫度的變化而變化仍不清楚。微生物對(duì)不同底物的差異性反應(yīng)反映了其微生物群落的多樣性和組成的差異。了解微生物群落與不同基質(zhì)的關(guān)系對(duì)于預(yù)測(cè)它們?cè)谧兣瘻囟认碌拇x潛能至關(guān)重要。分子生態(tài)網(wǎng)絡(luò)為識(shí)別微生物如何在廣泛的環(huán)境中相互連接以及如何與不同的基質(zhì)連接，并預(yù)測(cè)他們對(duì)未來變化的反應(yīng)提供了方法。一般來說，盡管環(huán)境發(fā)生變化，穩(wěn)定的相互作用網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)保持相互作用。網(wǎng)絡(luò)分析還可以識(shí)別與其他群落成員密切相關(guān)的物種和基質(zhì)，即核心物種。核心物種的改變可能會(huì)導(dǎo)致微生物代謝與基質(zhì)聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)。然而，微生物群落的變化是否會(huì)影響大規(guī)模溫度梯度下的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和碳利用仍然是一個(gè)懸而未決的問題。本研究的主要目的是探索微生物群落在大規(guī)模溫度梯度下如何影響它們?cè)诤粗械膹棑糁?，并確定潛在的生態(tài)相互作用。作者收集了在夏季生長高溫期中國五大湖區(qū)的47個(gè)湖泊，這些湖泊的溫度梯度大到可成為未來氣候變化的時(shí)空替代。我們將研究重點(diǎn)放在湖泊上，因?yàn)橥ㄟ^陸地碳補(bǔ)貼，細(xì)菌碳需求可以超過初級(jí)生產(chǎn)（Giorgio等人，1997；Tanentzap等人，2017），強(qiáng)調(diào)了淡水細(xì)菌對(duì)碳利用和轉(zhuǎn)化的影響。本研究要解決的三個(gè)問題：沿空間溫度梯度，湖泊中的細(xì)菌群落和碳利用有何不同？隨著溫度的升高，碳基質(zhì)是如何被優(yōu)先利用的？溫度如何影響影響細(xì)菌和碳底物之間相互作用網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性？假設(shè)沿著溫度梯度，微生物群落具有顯著性差異，這將提高碳利用。

（2）五個(gè)湖區(qū)在氣候條件、碳相關(guān)變量和營養(yǎng)相關(guān)變量方面存在差異。

根據(jù)ANOVA或Kruskal Wallis檢驗(yàn)，所有其他30個(gè)環(huán)境變量在湖區(qū)之間也有所不同（圖S1）。

根據(jù)PCA分析，年平均溫度MAT是解釋五個(gè)湖泊差異最重要變量。根據(jù)Pearson相關(guān)檢驗(yàn)，PC1主要代表碳相關(guān)變量，PC2主要與營養(yǎng)相關(guān)變量有關(guān)，PC3主要與氣候條件等變量相關(guān)

進(jìn)行前兩個(gè)變量的差異性分析（圖2c、d）從最冷的湖泊區(qū)域到最熱的湖泊區(qū)域兩個(gè)變量呈相反的變化趨勢(shì)，碳相關(guān)變量在五個(gè)湖區(qū)都存在顯著性差異。MAT通常與碳相關(guān)指標(biāo)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與營養(yǎng)指標(biāo)呈正相關(guān)，這表明氣溫升高可以減少碳相關(guān)變量（圖2e）。

（3）湖區(qū)微生物群落組成與碳利用
基于稀疏rarefaction技術(shù)，鑒定了7748種細(xì)菌otu，并在不同湖區(qū)具有不同的豐度。中等寒冷的湖泊具有最高的α多樣性（圖s4）

? ? ? ? 在分類學(xué)方面，在較冷的QTP湖中，變形菌Proteobacteria的豐度平均比在較溫暖的EPR和YGP高56.5%和12.7%，而在EPR中，藍(lán)細(xì)菌和放線菌（Cyanobacteria and Actinobacteriota）的豐度分別高79.8%和41.6%（p<.05）。?與EPR湖相比，中等寒冷的NCR湖中變形菌Proteobacteria的豐度平均高30.6%，藍(lán)細(xì)菌和放線菌（Cyanobacteria and Actinobacteriota）的豐度分別比QTP湖高68.1%和67.9%（圖3a；表S5）。細(xì)菌β多樣性和溫度之間的強(qiáng)負(fù)相關(guān)關(guān)系表明在β多樣性較少的較高年平均溫度下，湖泊的成分變得不那么相似（圖3c），溫度越高，β多樣性的距離值越低，說明年平均溫度高的湖泊相似度高，湖泊微生物群落組成差異小。
? ? 基于群落多樣性和組成的差異，發(fā)現(xiàn)五個(gè)湖區(qū)的微生物群落在碳利用方面也存在差異。NCR中度寒冷湖泊的微生物具有最大的碳利用率。其他地區(qū)湖泊的碳利用率大體相似，但微生物利用的特定碳底物存在差異。與較冷的MXP相比，中等寒冷的NCR和較溫暖的YGP和EPR的微生物傾向于利用更多的氨基酸、羧酸和脂質(zhì)（p<.05），而QTP和MXP的微生物利用更多的碳水化合物（圖3f）。

? ? ?與碳和養(yǎng)分相關(guān)的變量解釋了湖泊區(qū)域微生物碳利用的差異。具有較高營養(yǎng)相關(guān)變量值的湖泊微生物群落通常與單個(gè)碳基質(zhì)的利用呈正相關(guān)（圖4a）。同樣，我們還發(fā)現(xiàn)來自碳相關(guān)白能量較低的湖泊微生物群落的個(gè)體利用率較高（圖4a、s3）。單個(gè)底物的利用本身與MAT和養(yǎng)分濃度呈正相關(guān)。微生物碳利用的一些指標(biāo)，如AWCD、碳利用的多樣性和六個(gè)主要碳類別與溫暖湖泊中豐富的門（藍(lán)細(xì)菌和放線菌門）正相關(guān)，但與較冷湖泊中占主導(dǎo)地位的門（變形菌門）負(fù)相關(guān)，這證實(shí)了湖泊區(qū)域之間群落結(jié)構(gòu)的變化（不同）可能是微生物碳利用差異的主要原因（圖4b）。

（3）生物相互作用的分子生態(tài)網(wǎng)絡(luò)?
為了確定五個(gè)湖區(qū)潛在的生物相互作用，我們構(gòu)建了分子生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)表明拓?fù)涫欠请S機(jī)的（表s7），因此可進(jìn)一步分析。然而沿著整個(gè)溫度梯度，很少有節(jié)點(diǎn)和邊存在。一般來水，不到50%的節(jié)點(diǎn)和20%的鏈路在沿溫度梯度的相鄰湖區(qū)之間重疊

? ? 第二個(gè)指標(biāo)，脆弱性，也表明隨著溫度的升高，細(xì)菌網(wǎng)絡(luò)變得更加脆弱和不穩(wěn)定（圖5e）。在最冷的湖區(qū)QTP和MXP，經(jīng)驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)的脆弱性分別為0.05和0.06，在最熱的湖區(qū)YGP和EPR分別增加到0.36和0.47。

（4）微生物與碳基質(zhì)的二分網(wǎng)絡(luò)
我們使用二分網(wǎng)絡(luò)分析來描述微生物群落如何利用碳底物。正鏈接和負(fù)鏈接分別表示微生物可以促進(jìn)或一直碳利用的效率（圖6）。通過二分網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過程，在五個(gè)湖區(qū)的網(wǎng)絡(luò)中總共鑒定出9-64種細(xì)菌和13-31種碳底物，觀察到29-213個(gè)鏈接（圖6；表S10）所有的二分網(wǎng)絡(luò)包括羧酸、氨基酸、脂類和胺類碳節(jié)點(diǎn)以及放線菌、變形菌和蛭弧菌節(jié)點(diǎn)（表S11）。

在較冷的湖泊網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)出比較溫暖湖區(qū)更多的負(fù)鏈，表明溫暖的湖區(qū)比寒冷的湖區(qū)對(duì)微生物碳利用的抑制更大。（個(gè)人理解：碳利用和負(fù)相關(guān)關(guān)系均表示微生物與碳基質(zhì)的消耗利用關(guān)系）。與溫暖的湖區(qū)相比，在較冷湖泊中觀察到潛在聯(lián)系也較少，這進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了更多的負(fù)聯(lián)系。較冷湖區(qū)的網(wǎng)絡(luò)通常偏向于細(xì)菌豐富度模式，而較暖湖區(qū)的網(wǎng)絡(luò)偏向于碳利用模式，并且更多地嵌套在微生物群落旁邊。

? ? ? ?隨著溫度的升高，從變形菌到放線菌的核心物種的缺失和替代導(dǎo)致微生物碳利用的顯著變化，表明氨基酸、碳水化合物和羧酸利用的抑制促進(jìn)了所有碳類別的利用。

個(gè)人小總結(jié)：每個(gè)部分的研究都相互驗(yàn)證相互成就，隨著溫度升高，微生物群落多樣性降低，脆弱性增加，湖泊生態(tài)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生變化，故事講的很好，基本就圍繞一個(gè)問題在分析。

討論
微生物碳利用受到許多環(huán)境因素的影響，這使得研究變得困難，但它對(duì)于預(yù)測(cè)全球變化情景下的碳循環(huán)至關(guān)重要。在這項(xiàng)研究中，我們發(fā)現(xiàn)細(xì)菌群落的組成和生態(tài)相互作用在跨越中國五個(gè)湖區(qū)幾乎15涉事都溫度梯度上發(fā)生的變化，最終改變了碳利用模式。這些發(fā)現(xiàn)擴(kuò)展了之前對(duì)水生生態(tài)系統(tǒng)的研究，這些研究表明微生物群落對(duì)氣候變暖相對(duì)敏感。通過證明其組成的變化將對(duì)碳底物的利用產(chǎn)生影響。
（1）溫度升高使得細(xì)菌組成向更高的碳利用率轉(zhuǎn)變
通過將微生物的豐度與他們?cè)诖笠?guī)模溫度梯度上對(duì)碳基質(zhì)的利用聯(lián)系起來，我們的研究表明，氣候變暖將減少湖泊中的碳封存。結(jié)果表明，溫度升高可以抑制變形菌的數(shù)量，但是促進(jìn)藍(lán)細(xì)菌和放線菌的數(shù)量，藍(lán)細(xì)菌在沒有受到溫度限制時(shí)，會(huì)向淡水中釋放生物可利用的脂質(zhì)和氨基酸。因此，我們發(fā)現(xiàn)在較高的溫度下，碳底物的利用增加并轉(zhuǎn)向氨基酸、羧酸和脂質(zhì)的利用。相反，在較冷湖泊中的微生物傾向于利用更多的碳水化合物，這可能在很大程度上是由于變形菌門Proteobacteria相對(duì)較高的豐度。變形菌的一些分類群在較低溫度下保持高水平的酶活性，并且他們的細(xì)胞膜仍然保持高水平的酶活性，并且他們的細(xì)胞膜仍可滲透可用于生長和繁殖的長碳鏈（即復(fù)雜碳水化合物）。然而，在更高的溫度下，變形菌從生長和繁殖轉(zhuǎn)向產(chǎn)生熱穩(wěn)定的酶，從而允許碳水化合物積累。因此這些結(jié)果解釋了為什么在溫度較高的湖泊中具有較低的與談濃度相關(guān)的變量值，盡管他們?cè)跐撛诘牡刭|(zhì)上會(huì)有所不同，一般來說，隨著溫度的升高，胞外酶也會(huì)更加活躍，降解有有機(jī)碳的速度也會(huì)更快。同樣，在較高的溫度下，碳酸鹽更有可能分解呈二氧化碳，其中CO2的可溶性較低，并進(jìn)一步降低無機(jī)碳濃度。

（2）較高溫度下較不穩(wěn)定的微生物網(wǎng)絡(luò)也會(huì)影響碳的利用
我們的發(fā)現(xiàn)表明，網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性隨著溫度的升高而降低，這可能會(huì)使微生物對(duì)環(huán)境變化的抵抗力降低。這些發(fā)現(xiàn)通過網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性與不同碳底物的利用直接聯(lián)系起來，推進(jìn)了先前描述氣候變暖下微生物相互作用的研究。物種組成的更大變化，如在較低溫度下觀察到更高的β多樣性，可以緩沖群落對(duì)環(huán)境變化的影響，提供增加群落穩(wěn)定性的生態(tài)保險(xiǎn)。降低群落組成可變性的變暖會(huì)降低微生物群落網(wǎng)絡(luò)對(duì)額外變化的抵抗力，由于核心物種在分子生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的中心位置，在決定微生物相互作用的強(qiáng)度以及網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性方面發(fā)揮著特別重要的作用。在變暖等環(huán)境壓力下，核心物種的變化會(huì)改變網(wǎng)絡(luò)內(nèi)大多數(shù)物種的相互作用，從而對(duì)生態(tài)穩(wěn)定性產(chǎn)生不成比例的巨大影響。我們的結(jié)果確定變形菌是較冷湖泊的主要核心物種。隨著氣候變暖，這一群體逐漸減少并最終小時(shí)，降低了網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性，改變了微生物碳利用模式。

（3）核心物種在改變微生物碳利用中的作用
我們發(fā)現(xiàn)分子生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的核心物種在影響與其相連的碳底物方面起著特別重要的作用。變形菌門的嗜氫菌（OTU4856）和紅細(xì)菌科（OTU1839）是寒冷湖區(qū)的優(yōu)勢(shì)核心種，在最溫暖的湖區(qū)讓位于酸桿菌門的CL500-29-marine group（OTU2664）。這種核心物種的轉(zhuǎn)變會(huì)破壞微生物分類群之間的相互做要哪個(gè)，導(dǎo)致大量碳在較高溫度下被積極利用，而不是被微生物被抑制。

結(jié)論
研究揭示了中國五個(gè)湖泊地區(qū)微生物群落對(duì)碳利用的溫度梯度響應(yīng)的生態(tài)學(xué)機(jī)制。我們發(fā)現(xiàn)，溫暖地區(qū)的湖泊通常比寒冷地區(qū)的湖泊具有更低的碳相關(guān)變量值。這些模式與細(xì)菌群落結(jié)構(gòu)和組成的變化有關(guān)。更重要的是，我們發(fā)現(xiàn)較高的年平均溫度傾向于促進(jìn)微生物對(duì)碳底物的利用，細(xì)菌和碳底物之間相互作用網(wǎng)絡(luò)的核心物種從嗜氫菌科和紅細(xì)菌科轉(zhuǎn)變?yōu)镃L500-29-海洋群。更一般地說，我們的研究表明，溫度可以通過改變細(xì)菌和單個(gè)碳底物之間的相互作用來介導(dǎo)微生物的碳利用，并強(qiáng)調(diào)了微生物在更溫暖的氣候下減少碳隔離的機(jī)制。

研究方法
（1）研究區(qū)域和水取樣
中國五大湖泊、具有15℃跨度的溫度梯度的47個(gè)湖泊
?在每個(gè)湖泊中，我們?cè)趶暮０毒€到湖泊中心的3-5個(gè)位置收集了0.5-2.0米深度的未過濾地表水樣本，并將其均質(zhì)化為單個(gè)代表性樣本（表S1）。然后將水在4°C下輸送到實(shí)驗(yàn)室，并在12小時(shí)內(nèi)進(jìn)行處理。為了富集細(xì)菌群落，每個(gè)代表性水樣（約2.0L）通過0.22μm玻璃微纖維膜過濾，濾膜儲(chǔ)存在-80℃下，知道DNA提取。我們描述了每個(gè)湖泊的32個(gè)不同的地理、氣候和湖沼學(xué)特征。其中包括用手持式全球定位系統(tǒng)（GPS）定位器（BHCnAV600）測(cè)量的緯度和經(jīng)度，以及用多參數(shù)水質(zhì)計(jì)（YSI公司）測(cè)量的pH值、水溫（WT，°C）和鹽度（SAL）。海拔（m）、氣壓（APK，kPa）、年平均氣溫（MAT，°C）、年最低氣溫（ATmin，°C）、年最高氣溫（ATmax，°C）和年平均降水量（AP，m）均由國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//data.cma.cn/）獲得。此外，根據(jù)國家環(huán)保局（1994）的規(guī)定，采用酸滴定法測(cè)定天然水體中的總堿度（TA）。使用測(cè)量的TA，我們獲得碳酸氫鹽（分別為CH和AH）和碳酸鹽（分別為CC和AC）的濃度和堿度，以及溶解無機(jī)碳（DIC）的濃度（Denny等人，1983）。對(duì)于溶解有機(jī)碳（DOC）濃度，約10毫升水通過0.7μm孔徑的玻璃微纖維膜（GF/F過濾器，Whatman，GE Healthcare Life Sciences）過濾，并在用1 mol/L HCl酸化至pH<3.0后在總有機(jī)碳分析儀（vario TOC select，Elementar）上測(cè)量。其他營養(yǎng)元素測(cè)定通過比色法測(cè)定。采用鉬酸銨分光光度法測(cè)定無機(jī)磷(IP)濃度，不經(jīng)過硫酸鉀消化，由TP和IP之差計(jì)算有機(jī)磷(OP)濃度。最后，將500毫升水直接通過1.2μm孔徑的玻璃微纖維膜（GF/C過濾器，Whatman，GE Healthcare Life Sciences）過濾，在提取90%丙酮并在-20°C下儲(chǔ)存48小時(shí)后，使用分光光度法測(cè)定每個(gè)湖中的葉綠素a濃度。我們還計(jì)算了一些變量（DOC/TN、DIC/TN、TN/TP、TA/SAL、AP/MAT和海拔/APK）的比值，以進(jìn)一步表征湖泊的營養(yǎng)狀況。

（2）DNA提取、擴(kuò)增子測(cè)序與生物信息學(xué)

DNA提取試劑盒。16S rRNA基因的V3-V4高變區(qū)用引物對(duì)338F（5′-ACTCCTACGGGAGGCAGCAG-3′）和806R（5′-G G A C T A C HV G GG T WT C T M A T-3′）用ABI GeneAmp?9700 PCR熱循環(huán)儀（ABI）擴(kuò)增。20 μL PCR混合物包含6.4 μl FastPfu聚合酶主混合物（轉(zhuǎn)基因），0.8 μL正向和反向引物以及10 ng樣本DNA。然后使用一步PCR方案擴(kuò)增16S rRNA基因，最初在95℃變性3分鐘，然后在95℃變性30秒，在55℃退火30秒，在72℃延伸45秒，最后在72℃單次延伸10分鐘每個(gè)樣品產(chǎn)生三份PCR產(chǎn)物，并根據(jù)制造商的說明使用AxyPrep DNA凝膠提取試劑盒（Axxygen Biosciences）純化，并使用QuantusTM熒光計(jì)（Promega）定量。在Majorbio Bio-Pharm Technology Co.Ltd。的Illumina MiSeq平臺(tái)（Illumina）上以等摩爾濃度匯集純化的擴(kuò)增子并對(duì)配對(duì)末端（2×300 bp）進(jìn)行測(cè)序。在修剪條形碼和引物后，使用標(biāo)準(zhǔn)方法處理原始讀數(shù)。使用fastp v0.20.0立即丟棄50 bp滑動(dòng)窗口內(nèi)平均質(zhì)量分?jǐn)?shù)≤20、短于50 bp或N堿基不明確的讀數(shù)（Chen等人，2018）。然后使用FLASH v1.2.7合并重疊≥10 bp且錯(cuò)配≤0.2的正向和反向讀數(shù)（Magoc&Salzberg，2011）。使用UPARSE v7.1通過UCLUST以97%的相似性水平對(duì)操作分類單位（otu）進(jìn)行聚類（Edgar，2013；Stackebrandt&Goebel，1994年）。然后使用分類器v2.2（Wang等人，2007年）和SILVA v138.1數(shù)據(jù)庫的默認(rèn)設(shè)置對(duì)otu進(jìn)行分類分配，置信截止值為0.7。所有樣本都被重新采樣到最小觀察深度（25，538個(gè)讀數(shù)），用于隨后的群落分析（圖S2）。

（3）微生物群落碳利用情況
Biolog EcoPlates
我們使用Biolog生態(tài)板。稀釋水懸浮液用于接種微孔板中的孔，制備如下。首先，將5毫升未過濾的水轉(zhuǎn)移到裝有45毫升0.89%無菌鹽水的錐形燒瓶中，以保持穩(wěn)定的滲透壓，混合并均質(zhì)。以每孔150 μL的濃度，將勻漿的上清液直接注射到平板中。將平板在黑暗和25℃下孵育10天。每隔24小時(shí)，用平板閱讀器（SpectraMax i3X，分子設(shè)備公司）進(jìn)行590和750納米的光密度（OD）測(cè)量。590 nm處的測(cè)量是專門設(shè)計(jì)來捕獲微生物利用底物引起的生態(tài)板中使用的染料的變化，750 nm處的吸光度用作校準(zhǔn)這些結(jié)果的對(duì)照。根據(jù)31種不同碳底物上的平均孔顏色顯影（AWCD）來估計(jì)微生物碳利用效率，因?yàn)槠渲蠧i是每個(gè)孔i的OD590和OD750之間的差，R是對(duì)照孔的吸光度值，n是碳底物的總數(shù)（n=31）。較高的AWCD表明微生物碳利用的潛力較大。所有31種碳底物被進(jìn)一步分為六大類，碳水化合物、氨基酸、羧酸、胺、脂類和醇，將每一類碳底物的利用率稱為碳利用率（表S2）。最后，我們計(jì)算了31個(gè)不同Ci值中每一個(gè)的碳利用多樣性，以反映微生物群落碳利用的可變性。我們使用麥金托什多樣性指數(shù)進(jìn)行這些計(jì)算，因?yàn)樗荚诓蹲轿锓N數(shù)量相似的群落中的差異。其他碳利用多樣性指數(shù)代表活動(dòng)率。

（4）數(shù)據(jù)分析
首先，我們使用主成分分析（PCA）確定了五個(gè)湖區(qū)內(nèi)47個(gè)湖泊的差異。

我們將氣候條件（緯度、經(jīng)度、海拔、APK、MAT、ATmin、ATmax、AP、AP/MAT、海拔/APK）、碳相關(guān)變量（pH、SAL、TA、AH、CH、AC、CC、DIC、DOC/TN、DIC/TN、TA/SAL）和營養(yǎng)相關(guān)變量（WT、DOC、TN、NO3-N、N O 2-N、N H 3-N、Chl-a、TP、IP、OP、TN/TP）輸入PCA，并使用皮爾遜相關(guān)性測(cè)試這32個(gè)變量中的每一個(gè)與PCA的前三個(gè)軸中的每一個(gè)之間的關(guān)聯(lián)。然后，我們對(duì)用歐幾里德距離計(jì)算的（不）相似性矩陣（MRM）進(jìn)行多元回歸，以確定最能解釋湖泊間差異的環(huán)境特征。

我們使用Spearman等級(jí)相關(guān)分析將MRM試驗(yàn)確定的重要變量與微生物組成和碳利用的差異相關(guān)聯(lián)。在運(yùn)行PCA和MRM之前，每個(gè)原始環(huán)境變量的平均值為零，標(biāo)準(zhǔn)偏差為1。

其次，如果數(shù)據(jù)即使在Box-Cox、對(duì)數(shù)或平方根變換后也不是正態(tài)分布，我們使用單向方差分析或Kruskal-Wallis檢驗(yàn)來測(cè)試湖泊區(qū)域之間在水化學(xué)、細(xì)菌群落的組成（門水平）和α多樣性（豐富度）以及微生物碳利用方面的差異。

用Fisher最小顯著差異檢驗(yàn)進(jìn)一步確定組均值的統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著差異。

用Jaccard距離計(jì)算湖泊間的微生物β多樣性，并通過主坐標(biāo)分析（PCoA）可視化。

然后，我們使用線性回歸來測(cè)試β多樣性（Jaccard相異距離）如何隨年平均溫度（歐幾里德相異距離）變化。

使用排列檢驗(yàn)對(duì)成對(duì)比較的非獨(dú)立性對(duì)p值進(jìn)行校正。

我們將vegan v2.5-7（Oksanen等人，2020年）軟件包用于PCoA和PCA，將geosphere v1.5-14（Hijmans，2021年）軟件包用于MRM，將psych v2.2.5軟件包（Revelle，2022年）用于Spearman等級(jí)相關(guān)性。