摘要
为探究鱼菜共生系统与循环水养殖系统的微生物群落特征差异，解析两种养殖模式下细菌与微真核生物群落间的互作关系，本研究设置 3 组循环水养殖系统为对照组，3 组鱼菜共生系统为实验组，开展 78 d 养殖实验。结果显示，鱼菜共生组与循环水养殖组间的细菌群落的多样性和微真核生物群落的结构存在显著差异。在优势微生物群落组成分析中发现，在门水平上，拟杆菌门 (Bacteroidota) 和梭杆菌门 (Fusobacteriota) 在鱼菜共生组中的相对丰度更高，绿藻门 (Chlorophyta)的相对丰度低于对照组。在时间动态分析中发现，鱼菜共生组中的绿藻门相对丰度随时间变化持续降低，而在对照组中其相对丰度持续上升。在属水平上，黄杆菌属(Flavobacterium)、鲸杆菌属(Cetobacterium)及 Anurofeca 属在鱼菜共生组中的相对丰度高于对照组。共现网络分析结果显示，鱼菜共生系统养殖水体内的细菌与微真核生物群落内部具有更复杂的相互作用关系和网络结构，微真核生物群落内部竞争关系比细菌群落更为明显。两组间细菌–微真核生物互作网络分析发现，相较于循环水养殖系统，鱼菜共生系统细菌–微真核生物互作网络中的竞争关系更为激烈，有助于提高资源利用效率。本研究阐明了不同养殖模式下细菌群落与微真核生物群落的多样性、组成结构、微生物网络结构差异，明确了鱼菜共生系统微生物网络的复杂性与稳定性，凸显微真核生物群落对系统运行的重要意义，以期为鱼菜共生系统的运行提供微生物理论依据。
Abstract
The aquaponics system, an integrated ecological agriculture model, effectively combines aquaculture and the cultivation of aquatic plants. This system not only utilizes the nutrients in aquaculture water to promote plant growth but also purifies water quality through plant absorption, reduces the discharge of aquaculture waste, and provides novel ideas for the green transformation of the aquaculture industry. Microorganisms are crucial in the aquaponics system for elemental cycling, water quality purification, ecological balance maintenance, and healthy growth regulation of flora and fauna. The co-occurrence of bacterial and microeukaryotic species in aquaculture water is a common ecological phenomenon; however, research on the interactions between bacterial and microeukaryotic communities remains relatively limited. Currently, insufficient research exists on the complexity and structural characteristics of microbial community diversity in aquaculture waters of aquaponic systems, and the interactive relationship between bacteria and microeukaryotic communities remains unclear, thereby limiting the optimization and regulation of system operations via microbial methods. In this study, we constructed an aquaponic system as the experimental group and a recirculating water system as the control group. We conducted a 78-day aquaculture experiment, collected water samples from aquaculture ponds,and employed high-throughput sequencing technology targeting the 16S rRNA and 18S rRNA genes to assess the diversity and structural composition of microbial communities in aquaculture waters from different treatment systems. We also revealed the differences in microbial community composition, bacterial networks, microeukaryotic networks, and bacterial-microeukaryotic interaction network structures between different systems, with the objectives of clarifying the differences in bacterial and microeukaryotic community diversity, structure, and composition between the aquaponic and recirculating water aquaculture systems and understanding the structural differences in the microbial community co-occurrence networks between systems. This provided a theoretical basis for establishing aquaponic systems from a microbial mechanism perspective. The observed species, Chao1, and Pdfaith indices of the bacterial community in the control group were significantly higher than those in the aquaponic group (P<0.05), and a significant difference was observed in the microeukaryotic community structure (ANOSIM R = 0.082, P= 0.036). Significant differences were noted in the diversity of the bacterial communities and the structure of the microeukaryotic communities among the different treatment groups. At the phylum level, Bacteroidota and Fusobacteriota exhibited increased relative abundances in the aquaponic group, whereas the relative abundance of Chlorophyta was lower than that in the control group. The relative abundance of Chlorophyta in the aquaponic group continuously decreased over time, whereas it consistently increased in the recirculating aquaculture group. At the genus level, Flavobacterium, Cetobacterium, and Anurofeca were more abundant in the aquaponics group than in the control group. Significant differences were observed between the aquaponic and control groups in the compositions and relative abundances of the dominant bacterial and microeukaryotic groups. Analysis of the microbial community co-occurrence network showed that the bacterial and microeukaryotic communities in the aquaponic group had more complex interactions and network structures than those in the control group, with more pronounced competitive relationships and greater stability among microbial communities. Additionally, the network structures of the microeukaryotic communities in both the aquaponic and control groups were more complex than those of the bacterial communities, with more intense internal competition and greater stability. Bacterial-microeukaryotic interaction network analysis indicated that, in the aquaponic group, Bacteroidota and Chlorophyta were the core nodes of the bacterial-microeukaryotic interaction network. In the control group, Proteobacteria and Fusobacteriota were the core nodes of the bacterial-microeukaryotic interaction network. Substantial differences existed in the interaction relationships between bacterial and microeukaryotic communities and the proportions of various groups between the aquaponic and control groups. The interaction relationships between bacterial and microeukaryotic communities in the control group were more complex and closer than those in the aquaponic group, which exhibited more antagonistic relationships. This study analyzed the differences in diversity, compositional structure, and co-occurrence networks of bacterial and microeukaryotic communities between aquaponic and recirculating water aquaculture systems. The growth performance, immunity, and digestive function of fish in the aquaponic system were significantly better than those in the recirculating water aquaculture system, highlighting the advantages of aquaponic systems. This study elucidated the microbial community characteristics of aquaponic and recirculating water aquaculture systems and revealed the interactive relationships between bacterial and microeukaryotic communities in both aquaculture modalities to provide a theoretical microbial basis for the stable operation of aquaponic systems.
在当今全球水产养殖业快速发展的背景下，如何提高养殖效率、减少环境污染并实现可持续发展成为亟待解决的关键问题。鱼菜共生系统作为一种集成化的生态农业模式，通过将水产养殖与水生植物种植有机结合，不仅能够有效利用养殖水体中的营养物质促进植物生长，还能够通过植物的吸收作用净化水质，减少养殖废弃物的排放，为水产养殖业的绿色转型提供了新思路（Baganz et al，2021; 聂凌云等，2020）。鱼菜共生系统是将循环水养殖系统与水培系统相结合，二者在系统原理、系统构成、环境效益等方面具有相似之处，选择循环水养殖系统作为对照组，能够更准确地评估鱼菜共生系统的优势（吴敏等，2024; 任效忠等，2023）。
在鱼菜共生系统运行过程中，微生物扮演着重要角色，在元素循环、水质净化、生态平衡维持和动植物健康生长调节等方面均发挥了重要作用（徐慧敏等，2025; 李建柱等，2016）。随着分子生物学技术和生物信息技术的快速发展，鱼菜共生系统中微生物群落的研究取得了显著进展。宏基因组学、高通量测序等技术的应用，能够更深入地解析微生物群落的组成结构和功能（程铁涵等，2022; 曲梦等，2022）。关于鱼菜共生系统中的细菌群落在分解有机物、氮磷元素循环等方面的研究均取得进展（李文祥等，2011; 饶伟等，2017）。养殖系统中的微真核生物主要包含微藻类（如绿藻、硅藻等）、原生动物（如变形虫、鞭毛虫、纤毛虫等）以及真菌。然而，与细菌群落相比，微真核生物群落在鱼菜共生系统中的研究相对较少，但其在水质环境调控中的作用同样不容忽视。例如，微藻对氮磷营养元素的吸收，直接或间接参与了养殖水体中氮磷元素的循环，进一步促进鱼菜共生系统养殖水质环境的调控（丁一桐，2023）。
养殖水体中的微生物群落是维持水生生态系统平衡与稳定的关键因素，它们不仅参与有机物的分解、营养元素的循环与转化等生态过程，还直接或间接地影响养殖动物的生长、健康及养殖环境状况。研究养殖池的微生物群落可以反映养殖水环境的生态特征，对于评估养殖活动具有重要意义（Zhao et al，2019）。与循环水养殖系统相比，鱼菜共生系统通过引入水生植物，为系统中的微生物提供了新的生态位和碳源，从而可能改变微生物群落的组成与结构，影响养殖系统整体运行效率（可小丽等，2022）。在养殖水体中，细菌和微真核生物种类的共现是一种普遍的生态现象，但细菌与微真核生物群落间的研究仍然相对有限（Zheng et al，2023）。目前，鱼菜共生系统养殖水体中复杂的微生物群落多样性与结构特征研究存在不足，细菌与微真核生物群落间的互作关系尚不清楚，这限制了利用微生物手段对系统运行进行优化与调控。
本研究构建鱼菜共生系统为实验组，循环水系统为对照组，开展了为期 78 d 的养殖实验，采集养殖池水体样品，采用针对 16S rRNA 和 18S rRNA 基因的扩增子高通量测序技术，评估不同处理系统的养殖水体微生物群落的多样性及结构组成，揭示了不同系统间的微生物群落组成、优势菌动态变化、细菌网络、微真核生物网络和细菌–微真核生物互作网络结构差异，以期明确鱼菜共生系统与循环水养殖系统的细菌群落、微真核生物群落的多样性、结构与组成差异，认识系统间微生物群落共现网络的结构差异，为构建鱼菜共生系统提供微生物机制方面的理论依据。
1 材料与方法
1.1 实验系统的构建
本研究以吉富罗非鱼（genetically improved farm tilapia，GIFT）为养殖对象，购自中国水产科学研究院淡水渔业研究中心扬中基地。养殖实验共持续 78 d（2023 年 8―10 月）。实验设置 6 个独立养殖系统，其中 3 个鱼菜共生系统为实验组（Aq）和 3 个循环水养殖系统为对照组（CK）。每个系统由一个 240 L 的养殖池、一个 48 L 的过滤池、一个 96 L 的硝化池和一个 360 L 的水培池组成，所有系统的养殖池、硝化池和水培池均采用气石曝气。养殖池均放置 15 条罗非鱼，初始体重为（59.86±5.95）g。过滤池放置过滤棉，能够有效去除养殖水中的大颗粒鱼粪。硝化池采用移动床生物膜反应器技术（moving-bed biofilm reactor，MBBR），每池放置 750 g KI 过滤材料（10 mm×10 mm，表面积约 850 m2 /m3），是系统发生硝化反应的主要场所。CK 组的水培池为水池，不种植植物。Aq 组的每个水培池中种植 148 株空心菜（Ipomoea aquatica），平均每株 5.1 g，使用泡沫板和种植篮来固定植物。在开始养殖的前 7 d，在所有系统的硝化池中加入氯化铵，使初始氨氮水平达到 2 mg/L，为硝化细菌的生长定植创造最适条件（牛原青，2019）。罗非鱼养殖 10 d 后，在鱼菜共生系统的种植池中种植植物。实验过程中定期加入曝气后的自来水，补偿水体蒸发和植物蒸腾作用所损失的水分。每日以估计鱼体重的 3%左右喂食 2 次（09:00 和 17:00），所用饲料由无锡通威生物科技有限公司提供，主要成分为粗蛋白≥30.00%、粗纤维≤ 12.0%、粗脂肪≥5.0%、粗灰分≤15.0%、总磷≥0.60%、赖氨酸≥1.40%、水分≤12.5%。系统模式如图1所示。
图1鱼菜共生系统与对照系统模式
Fig.1Schematic diagram of the aquaponic system and the control system
1.2 样品的采集及测定
在实验的第 1 天和第 78 天测量鱼类的初始与终末的体重、体长和全长。通过计算增重率、特定生长率、摄食率以及饵料系数来评估鱼类的生长性能（Fischer et al，2021）。在实验第 78 天，采集鱼类的肝脏和肠道组织（每个养殖池 3 份样本），肠道样本用于分析消化酶的活性，肝脏样本用于分析免疫酶的活性。在实验的第 16、30、50、64、78 天采集养殖池水样。水样经 0.2 µm 的滤膜（直径为 47 mm; Millipore，美国）过滤收集生物量，用于微生物测定。采用 DNeasy® PowerWater®（QIAGEN）试剂盒提取微生物样本 DNA。针对细菌 16S rRNA 基因 V3~V4 区设计引物 515F/806R，引物序列：341F（5′-CCTAYGGGRBGCAS CAG-3′）和 806R（5′-GGACTACNNGGGTATCTAAT-3′）。针对微真核生物 18 rRNA 基因 V4 区设计引物 TAReuk454FWD1/TAReukREV3，引物序列：TAReuk454FWD1（5′-CCAGCASCYGCGGTAATTCC-3′）和 TAReukREV3（5′-ACTTTCGTTCTTGATYRA-3′）。根据 Okazaki 等（2021）的研究，设置 PCR 扩增的体系和条件。使用 AxyPrep DNA 凝胶提取试剂盒（Axygen Biosciences，美国）进行纯化。通过 Qubit 3.0（Life Invitrogen，美国）对纯化的 PCR 产物进行定量，对纯化后的 PCR 产物进行文库构建。选择上海凌恩生物科技有限公司的 Illumina NovaSeq 平台，对扩增子文库进行配对测序。
1.3 序列处理
使用 FLASH（1.2.11 版）（Magoč et al，2011）对测序得到的原始数据进行拼接，拼接后使用 Trimmomatic（0.33 版）（Bolger et al，2014）进行过滤，使用 UCHIME（8.1 版）（Edgar，2010）识别和去除嵌合体，得到高质量的序列（Jiao et al，2021）。使用 UPARSE 软件（7.1 版）对所得高质量序列在相似性 97%的水平下进行聚类分析，获得分类操作单元（operational taxonomic units，OTU）。基于 SILVA 数据库（v138.1）对 16S rRNA 和 18S rRNA 基因进行 OTU 序列分类学注释（Edgar，2010）。将不同时间节点的样品合并为一组，视作平行样品进行分析。
1.4 数据分析
在 IBM SPSS Statistics 26.0 中进行单因素方差分析（one-way ANOVA）及 Duncan 法进行组间多重比较，对比分析不同组间鱼类的生长性能、免疫及消化酶活性的差异，显著性水平为 0.05。使用 R 语言 vegan 包计算 alpha 多样性指数，采用 R 语言 ggplot2 包绘制 alpha 多样性箱线图。基于 Bray-Curtis 距离展开相似性分析（analysis of similarities，ANOSIM）及主坐标分析（principal coordinate analysis，PCoA），使用 Tukey’s HSD test 检验组间差异。使用 Excel 绘制相对丰度≥ 1%的微生物群落结构图及其时间动态变化图。使用 R 语言 psych 函数包和 Gephi 软件（0.10.1 版）计算微生物网络基本拓扑参数，其中 P<0.05 且相关系数|R|>0.8 的数据用于绘制微生物共现网络图，其中 P<0.05 且相关系数|R|>0.4 的数据用于绘制细菌与微真核生物群落细菌–微真核生物互作网络图。
2 结果
2.1 鱼类的生长与生理指标
由表1可知，CK 组鱼类的增重率、特定生长率、摄食率及饵料系数分别为（198.46±4.84）%、（1.40± 0.20）%/d、（2 351.55±58.50）%和 23.62±0.86，Aq 组鱼类的增重率、特定生长率、摄食率及饵料系数分别为（224.66±2.80）%、（1.51±0.01）%/d、（2 285.44±45.12）% 及 21.60±0.53。其中，Aq 组鱼类的增重率、特定生长率均显著高于 CK 组，且饵料系数显著低于 CK 组。 CK 组鱼类肝脏中溶菌酶、酸性磷酸酶及碱性磷酸酶活性分别为（1.66±0.15）IU/g、（1.67±0.04）IU/g 及（1.71±0.24）IU/g，Aq 组鱼类肝脏中溶菌酶、酸性磷酸酶及碱性磷酸酶活性分别为（2.00±0.12）IU/g、（1.91±0.05）IU/g 及（2.73±0.35）IU/g。可知，Aq 组鱼类肝脏中溶菌酶、酸性磷酸酶及碱性磷酸酶活性显著高于 CK 组。CK 组鱼类肠道中 α-淀粉酶、脂肪酶及胰蛋白酶活性分别为（45.23±0.86）μmol/g、（21.64±3.04）μmol/g 及（31.51±14.88）U/g，Aq 组鱼类肠道中 α-淀粉酶、脂肪酶及胰蛋白酶活性分别为（44.85±0.86）μmol/g、（35.52±0.61）μmol/g 及（112.53± 18.48）U/g。其中，Aq 组鱼类肠道中的脂肪酶及胰蛋白酶活性均显著高于 CK 组。
表1组间鱼类的生长性能、免疫与消化酶活性对比
Tab.1Comparison of growth performance, immunity, and digestive enzyme activity between two groups of fish
注：不同字母表示显著差异（P<0.05）。
Note: Different letters indicated significant differences (P<0.05) .
2.2 养殖水体微生物群落多样性和结构对比
研究表明，CK 组细菌群落的 Observed species 指数、Chao1 指数及 Pd_faith 指数显著高于 Aq 组（P<0.05），两组间的 Shannon 指数无显著性差异。Aq 与 CK 组微真核生物群落的 Observed species 指数、 Chao1 指数、Shannon 指数及 Pd_faith 指数均无显著性差异（图2）。PCoA 分析结果显示，Aq 组的细菌群落与微真核生物群落均比 CK 组聚集，CK 组的离散程度高于 Aq 组（图3）。ANOSIM 分析结果显示，不同处理组间细菌群落结构无显著性差异（ANOSIM R= 0.018，P= 0.223）；相反，微真核生物群落结构存在显著性差异（ANOSIM R = 0.082，P= 0.036）。由此可知，不同处理组间的细菌群落的多样性和微真核生物群落的结构存在显著差异。
2.3 养殖水体微生物群落结构组成分析
在门水平上，将养殖水体中相对丰度≥1%的细菌与微真核生物类群定义为群落中的优势类群，其在 Aq 和 CK 组中的相对丰度如图4所示。在细菌群落中，Aq 组与 CK 组中相对丰度前 3 的优势菌门均为变形菌门（Proteobacteria）、拟杆菌门（Bacteroidota）及梭杆菌门（Fusobacteriota）。其中，拟杆菌门和梭杆菌门在 Aq 组中的相对丰度高于 CK 组，变形菌门的相对丰度低于 CK 组。在微真核生物群落中，Aq 组与 CK 组中相对丰度前 3 的优势微真核生物门均为绿藻门（Chlorophyta）、纤毛亚门（Ciliophora）及轮虫动物门（Rotifera）。绿藻门在 Aq 组中的相对丰度低于 CK 组，纤毛亚门及轮虫动物门在 Aq 组中的相对丰度高于 CK 组。
在属水平上，将养殖水体中相对丰度≥1%的细菌与微真核生物类群定义为群落中的优势类群，其在 Aq 和 CK 系统中的相对丰度如图5所示。在细菌群落中，Aq 与 CK 系统中排名前 3 的优势菌属均为黄杆菌属（Flavobacterium）、鲸杆菌属（Cetobacterium）和 Polymucleobacter 属。其中，黄杆菌属、鲸杆菌属在 Aq 组中的相对丰度高于 CK 组，Polymucleobacter 属的相对丰度低于 CK 组。在微真核生物群落中，CK 组中排名前 3 的优势微真核生物菌属为 Anurofeca属、 Protodesmus 属及瓶子草属（Filos）。Aq 组中排名前 3 的优势微真核生物菌属为 Anurofeca 属、旋轮虫属（Philodina）、草履虫属（Paramecium）。两组间排名前 3 的优势微真核生物菌属种类存在差异，且 Aq 组中 Anurofeca 属的相对丰度高于 CK 组。
图2养殖水体微生物群落的 Alpha 多样性
Fig.2Alpha diversity of microbial communities in aquaculture water
不同字母表示显著差异（P<0.05）。
Different letters indicated significant differences (P<0.05) .
图3养殖水体微生物群落主坐标分析（PCoA）
Fig.3Principal coordinate analysis (PCoA) of microbial communities in aquaculture water
不同时间节点的优势菌相对丰度变化如图6所示，Aq 组与 CK 组的优势细菌类群相对丰度变化趋势相似。其中，拟杆菌门的相对丰度先上升后下降，梭杆菌门的相对丰度随时间推移逐渐降低。变形菌门的相对丰度先缓慢下降，在第 78 天时略微升高。在第 78 天时，髌骨菌门（Pastescibacteria）的相对丰度明显增加。Aq 组与 CK 组的优势微真核生物类群相对丰度变化趋势存在明显差异。在 CK 组中，绿藻门的相对丰度持续增加，而在 Aq 组中持续降低。在 Aq 组中，纤毛亚门的相对丰度在 64 d 前持续降低，之后有略微升高。
2.4 养殖水体微生物群落网络分析
利用共现网络探究鱼菜共生系统与对照系统的养殖池中微生物群落内的物种关系差异（图7和图8）。结果显示，Aq 组细菌群落共现网络中的主要类群为拟杆菌门（35.82%）、变形菌门（30.6%）和放线菌门（Actinobacteriota）（17.91%）。这 3 个菌门间存在紧密的相互作用关系，以正相关关系为主。另外，梭杆菌门与拟杆菌门间也存在部分相互作用，以负相关关系为主。CK 组细菌群落共现网络中的类群以变形菌门（37.88%）、拟杆菌门（25.76%）和放线菌门（18.18%）为主。这 3 种菌门间的相互作用关系相较于 Aq 组更为松散，也以正相关关系为主。另外，梭杆菌门和变形菌门内部的相互作用关系非常紧密，主要为正相关关系。疣微菌门（Verrucomicrobiota）与梭杆菌门、拟杆菌门和变形菌门之间存在一定的负相关关系。可以看出， Aq 组中不同优势细菌类群间的相互作用关系更加紧密。Aq 组微真核生物群落共现网络中的主要类群为纤毛虫门（21.09%）、绿藻门（11.72%）和轮虫门（4.69%），三者间存在非常密切的相互作用关系。CK 组微真核生物群落共现网络中主要类群为纤毛虫门（18.18%）、绿藻门（15.15%）和链形植物门（Streptophyta）（6.82%）。纤毛虫门、绿藻门和管形动物门（Tubulinea）间存在密切的正相互作用关系。CK 组中的绿藻门相对丰度高于 Aq 组。明显可以看出，Aq 组微真核生物群落间的相互作用关系更为紧密。
图4门水平的养殖水体优势微生物群落结构
Fig.4Dominant microbial community structure in aquaculture water bodies at the phylum level
A：优势细菌群落；B：优势微真核生物群落。
A: Dominant bacterial community structure; B: Dominant microeukaryotic community structure.
图5属水平的养殖水体优势微生物群落结构
Fig.5Dominant microbial community structure in aquaculture water bodies at the genus level
A：优势细菌群落；B：优势微真核生物群落。
A: Dominant bacterial community structure; B: Dominant microeukaryotic community structure.
图6门水平的养殖水体优势微生物类群的时间动态变化
Fig.6The temporal dynamics of dominant microbial communities in aquaculture water bodies at the phylum level
A：对照组优势细菌类群；B：鱼菜共生组优势细菌类群； C：对照组优势微真核生物类群；D：鱼菜共生组优势微真核生物类群。
A: Dominant bacterial communities in the control group; B: Dominant bacterial communities in the aquaponics group; C: Dominant microeukaryotic communities in the control group; D: Dominant microeukaryotic communities in the aquaponics group.
图7养殖水体细菌群落共现网络
Fig.7Co-occurrence network of bacterial community in aquaculture water
由养殖水体微生物群落共现网络拓扑参数（表2）分析可得，Aq 组的细菌群落共现网络由 134 个节点和 498 条边组成，CK 组的细菌群落共现网络由 132 个节点和 374 条边组成。Aq 组的微真核生物群落共现网络由 128 个节点和 1 566 条边组成，CK 组的微真核生物群落共现网络由 132 个节点和 796 条边组成。可知，Aq 组细菌群落共现网络的节点数与边数高于 CK 组，Aq 组微真核生物群落共现网络的边数高于 CK 组。另外，Aq 组的细菌群落与微真核生物群落共现网络的负相关边数均高于 CK 组，且相同处理组内微真核生物群落共现网络的负相关边数高于细菌群落共现网络。Aq 组的细菌群落与微真核生物群落共现网络的模块化程度分别为 0.98 和 0.54，CK 组的细菌群落与微真核生物群落共现网络的模块化程度分别为 0.94 和 0.93。可知，Aq 组细菌群落共现网络的模块化程度高于 CK 组，相同处理组内细菌群落共现网络的模块化程度高于微真核生物群落。此外，Aq 与 CK 组的细菌群落平均聚类系数为 0.76 和 0.81，平均度为 7.43 和 5.67，而 Aq 与 CK 组的微真核生物群落平均聚类系数为 0.81 和 0.78，平均度为 24.47 和 12.06。可知，Aq 组细菌群落与微真核生物群落网络的平均度高于 CK 组，Aq 组微真核生物群落网络的聚类系数高于 CK 组，Aq 组内微真核生物群落的平均度和聚类系数高于细菌群落，CK 组内微真核生物群落的平均度高于细菌群落。总体来看，Aq 组细菌群落与微真核生物群落比 CK 组具有更复杂的相互作用关系和网络结构，微生物群落竞争关系也更为明显。另外，在 Aq 与 CK 组中微真核生物群落网络结构均比细菌群落复杂，内部竞争更激烈。
图8养殖水体微真核生物群落共现网络
Fig.8Co-occurrence network of microeukaryotic community in aquaculture water
表2养殖水体微生物群落共现网络拓扑参数
Tab.2Topological parameters of co-occurrence network of microbial communities in aquaculture water
2.5 养殖水体中细菌与微真核生物群落的细菌–微真核生物互作网络分析
利用细菌–微真核生物互作网络分析了 Aq 与 CK 组细菌与微真核生物群落之间的互作关系（图9）。结果表明，Aq 组细菌–微真核生物互作网络中的类群隶属于拟杆菌门（25%）、变形菌（15%）和绿藻门（5%）等 7 个门，网络关系比较简单。在 Aq 组中，拟杆菌门与变形菌是细菌–微真核生物互作网络的核心节点。CK 组细菌 –微真核生物互作网络中的类群隶属于变形菌门（29.47%）、放线菌门（17.89%）、拟杆菌门（16.84%）、梭杆菌门（12.63%）和绿藻门（6.32%）等 10 个门。在 CK 组中，变形菌门及梭杆菌门是细菌–微真核生物互作网络的核心节点。其中，梭杆菌门类群内部存在紧密的相互作用关系。变形菌门、放线菌门和拟杆菌门之间存在紧密的相互作用关系，以正相关关系为主。CK 组中的 Aq 组与 CK 组的细菌与微真核生物群落之间的互作关系及各类群的占比存在较大差异。
根据细菌–微真核生物互作网络拓扑参数（表3）可知，CK 组中的网络的节点数、边数、平均度、平均加权度、直径、平均路径长度均高于 Aq 组，说明 CK 组中的细菌群落与微真核生物群落之间的互作关系比 Aq 组更加复杂和紧密。与 CK 组相比，Aq 组网络中存在更高比例的负相关边数，涉及的微生物类群节点更多，表明 Aq 组的细菌群落与微真核生物群落之间存在更多的拮抗关系。Aq 组的模块度与平均聚类系数低于 CK 组，表明 CK 组的细菌–微真核生物之间有更多的关联。
表3养殖水体中细菌–微真核生物互作网络拓扑参数
Tab.3Topological parameters of the bacteria-microeukaryote interaction network in aquaculture water
3 讨论
鱼菜共生系统的生产力优势主要体现在资源的高效整合与利用、生产效率的提升、品质与健康的保障等方面。这些优势使得鱼菜共生系统成为一种具有广阔发展前景的生态农业模式。本研究发现，鱼菜共生系统显著提高了鱼类的生长性能、消化与免疫功能，凸显了鱼菜共生养殖模式优势。现有研究已证实，鱼菜共生养殖模式在生产力水平上优于循环水养殖模式和传统的水产养殖模式，是由于鱼菜共生系统中营养物质的可利用性更高，因此，系统的生产力得到提升（Oladimeji et al，2020; Wongkiew et al，2018）。鱼菜共生系统中的植物和微生物能够共同净化水质，降低水体中的氨氮、硝酸盐等有害物质含量，为鱼类提供良好的生长环境，对提升鱼类健康水平起到积极作用（马之瑞，2023）。研究发现，水产养殖与植物共生系统中的某些微生物类群可以促进植物和鱼类的生长与健康。Aghaei Moghaddam 等（2013）在鱼菜共生系统中检测到铜绿假单胞菌（Pseudomonas aeruginosa），该菌种可作为生物防治剂，提高鱼类对致病菌的抵抗力。在鱼菜共生系统中，微生物群落的组成信息能够反映系统的运行情况，还可以反映养殖对象的健康水平与生长状态（徐慧敏等，2024; Parfrey et al，2018）。
图9养殖水体中细菌–微真核生物互作网络图
Fig.9Interaction network diagram of bacteria-microeukaryotes in aquaculture water
3.1 鱼菜共生养殖模式与循环水养殖模式中养殖水体的微生物群落多样性与组成结构对比分析
养殖水体中的微生物群落多样性和组成对于养殖系统的产出效益、经济效益及稳定运行具有重要意义。本研究发现，鱼菜共生组中细菌群落的 Observed species 指数、Chao1 指数、Pd_faith 指数显著低于循环水养殖组，鱼菜共生养殖模式下细菌群落具有低多样性，这一现象与李建柱（2016）的研究结果一致。鱼菜共生组与循环水养殖组间的细菌群落结构相似，而微真核生物群落结构显著不同，这表明种植植物会对养殖水体微生物种群产生影响，相较于细菌，对微真核生物产生的影响更大（Yan et al，2024）。对养殖水体细菌群落结构组成分析发现，鱼菜共生组中含有高丰度的拟杆菌门、梭杆菌门和鲸杆菌属。拟杆菌门参与含氮物质的利用以及胆汁酸和其他类固醇的生物转化等过程（胡田，2024）。鲸杆菌属具有发酵多肽碳水化合物的能力，还可以产生维生素 B12，有助于增强鱼类吸收营养物质的能力（Tsuchiya et al，2008）。黄杆菌属在两个系统的养殖水体中增殖，这与水体中复杂的有机碳有关，可以通过给养殖系统增加沉淀池来减少水体中该菌属的相对丰度（Bartelme e al，2019）。对养殖水体微真核生物群落结构组成分析发现，循环水养殖组中含有更高丰度的绿藻门。鱼菜共生组中的绿藻门相对丰度随时间变化持续降低，而在循环水养殖组中，其相对丰度持续上升。绿藻门中的许多种类是浮游植物的重要组成部分，绿藻门的过度繁殖会导致藻类的暴发（潘璠等，2024），这体现了鱼菜共生组抑制藻类暴发的重要优势。鱼菜共生组有更高丰度的 Anurofeca 属、旋轮虫属、草履虫属等菌属。旋轮虫属分泌物对絮凝性细菌的絮凝性、异养硝化–好氧反硝化菌的同步硝化和脱氮效能均有促进作用，可以对水体起自净作用，实现水体澄清（丁国际等，2019）。另外，草履虫属也参与水体净化的过程（陈小刚等，2011）。由此可知，鱼菜共生组与循环水养殖组中均含有丰富的益生菌，且这些类群在鱼菜共生组中的丰度更高。
3.2 鱼菜共生养殖模式与循环水养殖模式中养殖水体微生物群落网络分析
通过微生物群落共现网络分析可知，鱼菜共生系统微生物群落共生网络的边数量、平均度、加权平均度、直径、密度和平均路径长度均高于循环水养殖组，表明鱼菜共生系统的细菌群落和微真核生物群落内的相互作用关系和群落结构更为复杂。复杂的细菌群落和微真核生物群落网络有助于提高鱼菜共生系统功能的多样性，这对于维持其生态系统的健康和稳定至关重要（Wagg et al，2019）。鱼菜共生组的微真核生物群落网络的模块度低于对照组，是由于当生态系统中的微生物多样性和相互作用增加时，其模块度往往会有所降低，使得系统信息传递更为高效（Zhao et al，2023）。包括循环水养殖组在内的所有微生物网络的模块度均大于 0.4，表明这些微生物网络均对环境变化有强烈的抵抗力（Zhang et al，2020）。值得注意的是，鱼菜共生组微生物网络的负相关边数均高于循环水养殖组，微真核生物网络的负相关边数均明显高于细菌网络，鱼菜共生组微真核生物网络的负相关边数最高，这表明鱼菜共生组微真核生物群落内部存在的竞争、抑制或排斥作用更为强烈，内部竞争能够促使多物种共存，可维持复杂的微生物网络，对群落结构的形成和动态变化具有重要影响（Chang et al，2023）。以往，大多数研究都聚焦于细菌群落而忽视了微真核生物群落，本研究表明微真核生物群落内部的信息传递具有高效性，加上群落内部的强烈竞争关系，构成了一个复杂的微真核生物网络，对于鱼菜共生系统整体的微生物群落结构组成具有重要作用，因此，微真核生物群落也应是一个值得关注的微生物群体。关注鱼菜共生系统中的微真核生物群落，对于维持系统的稳定运行具有重要意义。
当细菌群落与微真核生物群落在同一环境共存时，可能会发生物种间相互作用（Rottjers et al，2018）。通过细菌–微真核生物互作网络分析可知，循环水养殖组比鱼菜共生组的细菌–微真核生物之间的相互作用关系更加复杂紧密。Tan 等（2021）研究发现，在病原菌入侵的生态环境系统中，细菌–微真核生物之间的相互作用关系更加复杂紧密。根据微真核生物群落组成的分析，本研究发现，循环水养殖组中含有更高丰度的绿藻门，而浮游藻类可以释放溶解的有机物，能够提升其与细菌群落的信息传递与相互作用关系（Wang et al，2024）。因此，循环水养殖组的细菌–微真核生物群落间互作更为紧密。本研究发现，拟杆菌门、绿藻门、变形菌门及梭杆菌门是细菌–微真核生物互作网络的核心节点。本研究与 Li 等（2024）的研究结果一致，变形菌门、拟杆菌门、后生动物门（Metazoa）及绿藻门被确定为水生微生物网络中的核心节点。这些模块节点在维护细菌–微真核生物互作网络的稳定性方面具有重要意义。相较于循环水养殖组，鱼菜共生组的细菌与微真核生物群落之间的竞争关系更加强烈。竞争使得微生物更加高效地利用有机物质和营养物质，进而参与到碳、氮、磷等元素的循环和转化中，这有助于促进鱼菜共生系统中的物质循环和能量流动（Lin et al，2019）。对鱼菜共生系统中细菌与微真核生物群落之间的互作关系进行深入研究，有助于揭示鱼菜共生生态系统微生物的多样性和功能，为鱼菜共生养殖模式的微生物方面理论研究提供新的视角和思路。
4 结论
本研究分析了鱼菜共生系统与循环水养殖系统的细菌群落与微真核生物群落的多样性、组成结构及共现网络的差异。鱼菜共生系统中鱼类的生长性能、免疫与消化酶活性显著高于循环水养殖系统，体现了鱼菜共生系统的优势。结果显示，鱼菜共生组与循环水养殖组间的细菌群落的多样性和微真核生物群落的结构存在显著差异。鱼菜共生组中的优势菌相对丰度更高。在优势微生物群落组成分析中发现，在门水平上，拟杆菌门和梭杆菌门在鱼菜共生组中的相对丰度更高，绿藻门的相对丰度低于对照组。鱼菜共生组中的绿藻门相对丰度随时间变化持续降低，而在循环水养殖组中，其相对丰度持续上升。在属水平上，黄杆菌属、鲸杆菌属及 Anurofeca 属在鱼菜共生组中的相对丰度高于对照组。共现网络分析结果显示，鱼菜共生系统养殖水体内的细菌与微真核生物群落内部具有更复杂的相互作用关系和网络结构，微真核生物群落内部竞争关系比细菌群落更为明显。两组间细菌–微真核生物互作网络分析发现，拟杆菌门与变形菌门是鱼菜共生系统细菌–微真核生物互作网络的核心节点，变形菌门及梭杆菌门是循环水养殖系统细菌–微真核生物互作网络的核心节点。相较于循环水养殖系统，鱼菜共生系统细菌–微真核生物互作网络中的竞争关系更为激烈，有助于提高资源利用效率。本研究解析了鱼菜共生系统与循环水养殖系统的微生物群落特征，揭示了两种养殖模式下细菌与微真核生物群落间的互作关系，以期为鱼菜共生系统的稳定运行提供微生物理论依据。
