ИСТИНА

Развитие молекулярно-генетических, в том числе метагеномных технологий при экологических исследованиях природных микробных сообществ, вскоре, решит задачу установления их таксономической организации. Однако, актуальны и другие подходы, направленные на установление функциональной организации сообществ. На развитие подобного культурального подхода направлено данное исследование. Под экофизиологической характеристикой бактериальных сообществ понимается изучение комплексным структурно-функциональным методом (Якушев, 2016) экологических стратегий и физиологических состояний, преобладающих среди членов бактериальных сообществ, изучение физиологического разнообразия гидролитического блока. Гидролитический блок выбран как универсальный и ключевой компонент различных природных экосистем. В ходе анализа сукцессия инициированных микробных сообществ проходила в жидких «селективных» питательных средах содержащих в качестве единственного источника углерода полимеры животного, растительного и микробного происхождения: хитин, целлюлоза, крахмал, ксилан, пектин, декстран-500, твин 20, инулин, нуклеиновая кислота, казеин, агароза, кератин. Рост грибов подавлялся смесью антибиотиков циклогексимида и нистатина. Цель работы – классифицировать природные бактериальные комплексы по экофизиологическому параметру – урожаю на питательных средах с полимерами инициированных сообществ. Задачи исследования: 1. Получить кривые роста и отмирания инициированных бактериальных сообществ; 2. Описать полученные кривые математической моделью, описывающей микробную кинетику в периодической (накопительной) культуре. Проанализировать один из этих кинетических параметров – урожай инициированных сообществ бактерий Y на жидких средах с полимерами (размерность – клеток/грамм потреблённого полимера) – прирост бактерий на грамм потреблённого полимера: Априори непонятно как интерпретировать параметр Y: возможно, это показатель эффективность усвоения ассоциациями микроорганизмов полимеров (экономический ко- эффициент микроорганизмов); биологическая ёмкость питательных сред K (как в логистическом уравнение роста Верхюльста) и т.д. Поэтому урожай 410 бактериальных комплексов (образцов исследования) на 12 полимерах был проанализирован факторным анализом методом главных компонент, чтобы установить скрытые факторы, влияющие на урожай и пронять их биологический смысл. Объекты исследования. Образцы почв и грунтов Антарктических оазисов «Холмы Тала», «Холмы Ларсемана», образцы горизонтов олиготрофных торфов (Надым, Тверская область), кишечника диплопод московских и вьетнамских, лишайники, филоплана сосудистых растений, опад лиственных пород деревьев, гумусоаакумулятивных горизонтов серой лесной и бурой полупустынной почв перегнойный горизонт перегнойно-гелеевой почвы. В результате анализа данных методом главных компонент были установлены 2 статистически значимые закономерности (главные компоненты или ГК), так как они объясняют вместе 64% варьирования урожайностей исследуемых бактериальных сообществ, что больше 50% (Критерий доли воспроизводимой дисперсии). Этот факт был установлен на основании ряда критериев: 1) V – кратная (V=7) перекрестная проверка моделей факторного анализа с разным числом главных компонент оценила, как наиболее эффективную, модель, в которой статистически значимы только две ГК, 2) именно после ГК2 про- исходит выполаживание кривой на графике «Каменной осыпи», 3) только для ГК1 и ГК2 величина собственных чисел больше 1 – среднеарифметического значения собственного числа для ГК (критерий Кайзера). Только немногие данные выходят за пороговые значения многомерного критерия Хоттелинга T2 (является мерой дисперсности значений в методе ГК) и Q – критерия (является мерой количества дисперсии, не учитываемых методом) и не могут поэтому исказить направления главных компонент и процент объяснённой ими дисперсии. Важность вклада урожаев на всех питательных средах с полимерами в ГК1 и ГК2 достаточно высока (по критерию статистической мощности параметра), что позволяет использовать урожаи на всех средах в дальнейшем анализе. Убедившись в достоверности полученных в ходе анализа методом главных компонент данных по урожаю ассоциаций, следует перейти к интерпретации данных. Анализ корреляции ГК с урожаями показал, что ГК1 отрицательно скорреллирована со среднеарифметическим урожаем бактериальных ассоциаций на всех полимерах (коэффициент корреляции r = -0.99), а ГК2 положительно коррелированна (r = 0.98) с разностью среднеарифметических урожаев на трудно доступных полимерах (хитин, агароза, кератин, целлюлоза) умноженных на 1,25 и среднеарифметических урожаев на легкодоступных полимерах (инулин, крахмал, пектин, декстран, ксилан, твин 20 казеин). Вращение главных компонент относительно данных методами Quartimax, Equmax не привело к изменению результата анализа. Вращение Varimax и Biquartimax дало другую интерпретацию ГК1 коррелирована со среднеарифметическим урожаем на труднодоступных полимерах, а ГК2 – со среднеарифметическим урожаем на легкодоступных полимерах. Однако эта интерпретация не что иное как, как иная форма представления ГК2 без вращения. Таким образом, удалось перейти от формальных функций главных компонент, представляющих собой уравнения множественной линейной регрессии к простым, легко рассчитываемым параметрам, отражающим две генеральные закономерности, по которым различаются урожаи исследуемых бактериальных комплексов и объясняющими вместе 64% варьирования урожайностей бактериальных сообществ. Чтобы понять биологический смысл параметров и провести классификацию бактериальных сообществ, был построен двумерный график, где в качестве осей выбраны параметры. Анализ взаиморасположения бактериальных сообществ позволил предположить биологических смысл параметров: Среднеарифметический урожай (ГК1) на средах микробных ассоциаций, возникающих после внесения суспензии образца – это физиологическое разнообразие культивируемого на этих средах микробного блока (в данной работе это гидролитический бактериальный блок). Чем урожайность больше, тем физиологическое разнообразие больше. Разность урожаев (ГК2) – отражает пищевую специализацию гидролитического блока на разложение труднодоступных или легкодоступных полимеров