banner
Дом / Новости / Пластиковое загрязнение способствует большему росту микробов в озерах, чем естественное органическое вещество.
Новости

Пластиковое загрязнение способствует большему росту микробов в озерах, чем естественное органическое вещество.

May 18, 2023May 18, 2023

Nature Communications, том 13, номер статьи: 4175 (2022) Цитировать эту статью

16 тысяч доступов

30 цитат

784 Альтметрика

Подробности о метриках

Пластиковый мусор широко загрязняет пресные воды. Абиотическая и биотическая деградация пластмасс высвобождает углеродные субстраты, доступные для гетеротрофного роста, но мало что известно о том, как эти новые органические соединения влияют на микробный метаболизм. Здесь мы обнаружили, что фильтрат из пластиковых пакетов для покупок химически отличен и более биодоступен, чем природные органические вещества из 29 скандинавских озер. Следовательно, пластиковый фильтрат увеличил накопление бактериальной биомассы в 2,29 раза при добавлении в экологически значимой концентрации в поверхностные воды озера. Эти результаты не были связаны исключительно с количеством растворенного органического углерода, содержащегося в фильтрате. Рост бактерий был в 1,72 раза более эффективным при использовании пластикового фильтрата, поскольку добавленный углерод был более доступен, чем природное органическое вещество. Эти эффекты варьировались как в зависимости от наличия альтернативных, особенно лабильных источников углерода, так и в зависимости от бактериального разнообразия. В совокупности наши результаты показывают, что пластиковое загрязнение может стимулировать водные пищевые сети и указывает на то, где стратегии смягчения загрязнения могут быть наиболее эффективными.

Реакция микробов на широко распространенное и растущее загрязнение пресных вод пластиком имеет последствия для метаболизма экосистем и здоровья пищевой сети1,2,3. Помимо обеспечения субстрата для колонизации биопленок4, пластик выщелачивает растворенное органическое вещество (РОВ) в ходе механического, фотохимического и биологического разложения5,6,7. Этот пластиковый фильтрат может обеспечивать энергию для роста бактерий8,9 и передаваться вверх по пищевым сетям, поддерживая рост более высоких трофических уровней10. Однако фильтрат пластика также может препятствовать росту бактерий из-за токсичных соединений, добавляемых в синтетические полимеры во время производства, например, для повышения гибкости пластика и термостойкости11. Поскольку многие из этих токсичных добавок представляют собой гидрофобные органические соединения, которые прочно сорбируются синтетическими полимерами, они также могут нанести вред и потенциально биоусилить более высокие трофические уровни, которые поглощают бактерии-разрушители2. Определение условий, в которых бактерии могут лучше всего расти и, следовательно, истощать отходы пластика из окружающей среды, может в конечном итоге помочь расставить приоритеты в усилиях по смягчению и очистке глобального пластикового загрязнения.

Существует мало данных о молекулярном составе и судьбе пластикового фильтрата в пресных водах, особенно по сравнению с природным РОВ. Синтетические полимеры обычно считаются небиоразлагаемыми12, но пластмассы также содержат множество лабильных и потенциально биодоступных добавок, таких как пластификаторы, красители и антиоксиданты, которые используются для придания полимерам их функциональных свойств13,14,15. Эти добавки могут составлять до 70% пластикового мусора в пересчете на массу14,15. Наиболее распространенные пластмассы, т.е. полиэтилен и полипропилен16,17, также обладают плавучестью и поэтому подвергаются самым высоким темпам фотодеградации и выщелачивания в теплых, облученных условиях поверхностных вод9. Следовательно, фильтрат пластика может накапливаться в поверхностных водах в высоких концентрациях по сравнению с природным РОВ8. Если этот фильтрат содержит больше лабильных соединений, чем природный РОВ, бактерии смогут расти и более эффективно перерабатывать питательные вещества18,19. Структурные различия между молекулами пластикового фильтрата и природного РОВ могут аналогичным образом усиливать рост бактерий, обеспечивая больше ниш для разложения20. Предыдущие исследования8,9,11 показали, как может варьироваться реакция бактерий на фильтрат пластика, но, насколько нам известно, ни одно исследование не проверяло, может ли молекулярный состав РОВ объяснить эти различия. Недавние достижения в масс-спектрометрии сверхвысокого разрешения теперь дают возможность ответить на этот вопрос21,22,23.

Реакция бактерий на фильтрат пластика должна различаться в зависимости от воды как минимум по двум причинам. Во-первых, молекулярный состав природного РОВ варьируется в зависимости от озера и реки24,25 и поэтому должен влиять на способность бактерий использовать пластиковый фильтрат. В большинстве озер мира в РОВ преобладают относительно стойкие соединения26,27, что ограничивает возможности разложения20,28. Поэтому более лабильный пластиковый фильтрат может широко ассимилироваться в озерах, содержащих этот неподатливый углерод. Напротив, фильтрат может принести мало пользы бактериям в водах с уже очень лабильным РОВ или его можно использовать аналогично природному РОВ, которое по химическому составу напоминает его, поскольку бактерии будут предварительно адаптированы к использованию этих субстратов29. Во-вторых, функциональный состав бактериальных сообществ и, следовательно, их способность использовать природное РОВ варьируется в зависимости от пространства из-за различных условий окружающей среды, истории распространения и случайных процессов30,31,32,33. Ту же картину следует наблюдать и в отношении РОВ, полученного из фильтрата пластика.

 0.90, the most biologically relevant term was selected for inclusion into the model. The best supported model was then determined using backwards stepwise elimination using the drop1 function from lme4. Fixed effects were dropped if their retention would not have decreased the model’s Akaike information criterion score by more than two. Only results from the best supported model, re-fitted using restricted maximum likelihood, were reported in the main text. Confidence intervals were calculated from these models using the emmeans package78./p>