2024年3月，我院碳與環(huán)境修復(fù)團隊在環(huán)境領(lǐng)域權(quán)威期刊《Science of the Total Environment》(中科院一區(qū) TOP)上發(fā)表最新研究成果：Neural network establishes co-occurrence links between transformation products of the contaminant and the soil microbiome，首次應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析解析微生物在污染物環(huán)境轉(zhuǎn)化過程中的作用。我院碩士研究生向宇輝為論文第一作者，陳柯副教授為論文通訊作者。

殺蟲劑、除草劑、抗生素、石化產(chǎn)品等人造化學(xué)物質(zhì)的使用在增強人類生活質(zhì)量的同時也可能對生物和環(huán)境產(chǎn)生有害的影響。這些化學(xué)物質(zhì)在降解過程中產(chǎn)生的轉(zhuǎn)化產(chǎn)物（TPs）因可能對環(huán)境產(chǎn)生顯著的生態(tài)毒理效應(yīng)，所以在近十年對轉(zhuǎn)化產(chǎn)物的研究引起了越來越多的關(guān)注。例如，多環(huán)芳烴（PAHs）在環(huán)境中普遍存在且濃度相對較高，對環(huán)境構(gòu)成了重大威脅。本研究提出了一種新策略，通過結(jié)合使用2H標(biāo)記的穩(wěn)定同位素輔助代謝組學(xué)（2H-SIAM）和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法（即MMvec），來探索污染物（如芘）的TPs與土壤微生物群落之間的聯(lián)系。這種新策略建立的聯(lián)系已通過宏基因組研究、降解菌的鑒定和基于DNA的穩(wěn)定同位素探測研究等多種方法的驗證，且其在建立聯(lián)系方面比其他方法表現(xiàn)更優(yōu)異。

圖2 TPs與微生物組之間的共生網(wǎng)絡(luò)

論文鏈接: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.171287