Улучшение климатических прогнозов через изучение почвенных микробов

Климатические модели, необходимые для прогнозирования и решения проблем изменения климата, часто неадекватно учитывают почвенных микробов — ключевых участников связывания углерода в экосистемах, влияющих на глобальный углеродный цикл.

Учёные из Национальной лаборатории им. Лоуренса в Беркли (Berkeley Lab) разработали новую модель, которая включает генетическую информацию микробов. Это позволяет лучше понять, как определённые почвенные микроорганизмы эффективно запасают углерод, поступающий от корней растений. Модель может помочь в разработке сельскохозяйственных стратегий для сохранения углерода в почве, что поддержит рост растений и смягчение последствий изменения климата.

«Наше исследование показывает преимущество сбора генетической информации микроорганизмов прямо из почвы. Ранее у нас были данные лишь о небольшом количестве микробов, изученных в лаборатории», — отметила ведущий автор статьи, постдокторант Berkeley Lab Джанна Маршманн.

Исследование опубликовано в журнале Nature Microbiology.

Невидимое влияние: микробы, здоровье почвы и углерод

Почвенные микробы помогают растениям получать питательные вещества и противостоять засухе, болезням и вредителям. Их влияние на углеродный цикл особенно важно учитывать в климатических моделях, так как они определяют, сколько углерода запасается в почве или выделяется в атмосферу в виде CO₂ в процессе разложения.

Строя свои тела из этого углерода, микробы могут стабилизировать (или запасать) его в почве. Однако в одном грамме почвы может содержаться до 10 миллиардов микроорганизмов тысяч разных видов, и большинство из них никогда не изучались в лаборатории.

«Это всё равно что строить модель экосистемы для пустыни на основе информации о растениях, которые растут только в тропическом лесу», — пояснил соавтор работы Эоин Броди.

Модель, основанная на геномах

Чтобы решить эту проблему, учёные использовали геномную информацию напрямую для создания модели, которую можно адаптировать к любой экосистеме — от калифорнийских лугов до тающей вечной мерзлоты в Арктике.

Команда применила этот подход для изучения взаимодействий растений и микробиома на пастбищах Калифорнии. Исследование сосредоточилось на микробах, живущих в зоне корней (ризосфере). Хотя ризосфера составляет всего 1–2% объёма почвы Земли, в ней, по оценкам, содержится 30–40% углерода, хранящегося в почвах.

Модель строилась на симуляции роста микробов в корневой среде с использованием данных из Исследовательского и образовательного центра Хопленда Калифорнийского университета. Поскольку определённая генетическая информация соответствует конкретным признакам, взаимосвязь между геномами и микробными свойствами переносима на микробов и экосистемы по всему миру.

Ключевое наблюдение: медленный рост — эффективное хранение

Исследователи разработали новый способ прогнозирования важных свойств микробов, влияющих на скорость использования ими углерода и питательных веществ от корней растений. Модель показала, что по мере роста растений и выделения ими углерода формируются различные микробные стратегии роста из-за взаимодействия химического состава корней и свойств микробов.

Было обнаружено, что микробы с более медленной скоростью роста получают преимущество от типов углерода, выделяемого на поздних стадиях развития растения. Эти микробы оказались удивительно эффективными в использовании углерода, что позволяет им запасать больше этого ключевого элемента в почве.

Значение для будущего

Это новое наблюдение улучшает представление о взаимодействиях корней и микробов в моделях и повышает способность прогнозировать влияние микробов на изменения глобального углеродного цикла в климатических моделях.

«Это новое знание имеет важное значение для сельского хозяйства и здоровья почвы. Появляется возможность использовать новое понимание того, как углерод циркулирует в почве, чтобы рекомендовать стратегии сохранения ценного углерода в почве для поддержки биоразнообразия и роста растений», — сказала Маршманн.

Исследование демонстрирует силу модельных подходов, основанных на генетической информации, для прогнозирования свойств микробов, которые помогают понять почвенный микробиом и его влияние на окружающую среду.