李柏萱 林琳 鄭雅琴 朱劉陽(yáng) 高頡 李英華
(東北大學(xué)資源與土木工程學(xué)院,遼寧沈陽(yáng) 110000)
污水地下滲濾系統(tǒng)(Subsurface Wastewater Infiltration System,SWIS)是一種基于自然生態(tài)原理的分散式污水處理技術(shù),具有不產(chǎn)生污泥、管理方便、處理效果好、工藝流程簡(jiǎn)單[1]、運(yùn)行費(fèi)用低等優(yōu)點(diǎn),其理論研究和工程應(yīng)用受到廣泛關(guān)注,學(xué)者們從多個(gè)角度對(duì)SWIS 污水處理能力進(jìn)行了探究。
李曉東等[2]在水力負(fù)荷為0.08 m3/(m2·d)時(shí),對(duì)比了連續(xù)運(yùn)行和間歇運(yùn)行對(duì)污水地下滲濾系統(tǒng)污染物凈化能力的影響。研究表明,干濕交替運(yùn)行對(duì)污水地下滲濾系統(tǒng)的凈化能力有顯著的影響,其中干濕比為1∶1 時(shí)取得最好的凈化污染物的效果。嚴(yán)群等[1]研究了生物基質(zhì)對(duì)SWIS 脫氮效果及相關(guān)微生物的影響,結(jié)果表明,生物基質(zhì)可提高SWIS 的脫氮效果,并且可以提升SWIS 中相關(guān)微生物的豐度。楊蕾等[3]研究了SWIS 微生物代謝組學(xué)在不同有機(jī)負(fù)荷、不同剖面的變化,分析了差異性產(chǎn)物的代謝通路,利用RDA 分析探索了該代謝產(chǎn)物與主要環(huán)境因子(COD,NH4+,ORP 等)的相關(guān)性,研究表明,在中等負(fù)荷下(COD=400 mg/L),微生物代謝產(chǎn)物與基質(zhì)層高度顯著相關(guān)。Li 等[4]對(duì)比了不同服務(wù)年限(7 年和1 年)的SWIS 在污染物去除效率方面的差異,結(jié)果顯示,長(zhǎng)期服務(wù)時(shí),SWIS 對(duì)污水中營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)(氮和磷)的去除能力有所削弱。遺憾的是,并未針對(duì)其微觀機(jī)理,尤其是微生物代謝過(guò)程的差異方面展開討論。
代謝組學(xué)作為研究細(xì)胞和生物體的所有代謝中間體和終產(chǎn)物的一門新興學(xué)科,運(yùn)用核磁共振(NMR)技術(shù)、氣相色譜-質(zhì)譜(GC-MS)技術(shù)和液相色譜-質(zhì)譜(LC-MS)技術(shù),可實(shí)現(xiàn)定性、定量地分析細(xì)胞內(nèi)外存在的全部低分子量產(chǎn)物[5],這使得微生物的代謝產(chǎn)物檢測(cè)以及根據(jù)代謝產(chǎn)物的動(dòng)力過(guò)程反向推導(dǎo)代謝途徑成為可能。在SWIS 的研究中,結(jié)合代謝組學(xué)可以更深入地了解在不同的外界條件下微生物的代謝過(guò)程、平衡機(jī)制以及調(diào)控機(jī)制,有助于更系統(tǒng)、深入地研究SWIS 的污染去除機(jī)理。本研究將代謝組學(xué)與SWIS 相結(jié)合,經(jīng)預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、生物學(xué)解釋獲得大量的數(shù)據(jù),探究代謝產(chǎn)物蘊(yùn)含的生物學(xué)信息,研究了對(duì)苯醌的代謝通路,以期為揭示SWIS運(yùn)行的“黑箱”機(jī)制提供數(shù)據(jù)支持。
利用如圖1 所示的模擬裝置進(jìn)行實(shí)驗(yàn),其中1#裝置為空白對(duì)照組,進(jìn)水為清水;2#裝置進(jìn)水為COD濃度為500 mg/L 的模擬生活污水。模擬裝置的主體為180 cm×φ30 cm(高×直徑)的圓柱,從上至下,所填充基質(zhì)分別為15 cm 厚的礫石、10 cm 厚的細(xì)沙以及140 cm 厚的混合基質(zhì)(沙、爐渣和農(nóng)田土按體積比2∶5∶13 均勻混合而成)。裝置由蠕動(dòng)泵泵入模擬生活污水,在土壤表層下65 cm 處設(shè)置布水管進(jìn)行散水,裝置底部有出水。
圖1 SWIS 模擬裝置
每套裝置從上往下設(shè)置6 個(gè)土壤取樣口,平時(shí)密封,只有采樣時(shí)打開,快速采樣,采樣完畢即刻關(guān)閉。
將葡萄糖(C6H12O6)、氯化銨(NH4Cl)、硝酸鉀(KNO3)、亞硝酸鈉(NaNO2)、磷酸二氫鉀(KH2PO4)按一定比例配制成模擬生活污水,在水力負(fù)荷為0.14 m3/(m2·d)的條件下,控制布水期和落干期各12 h。待系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行后,開始計(jì)算運(yùn)行時(shí)間,分別在運(yùn)行10,20,30 d 時(shí),于每個(gè)取樣口取5 g 土壤,混合均勻后置于離心管中進(jìn)行預(yù)處理,每個(gè)取樣口取2個(gè)平行樣。
取樣之后,迅速用液氮對(duì)樣品進(jìn)行滅活,之后采用純甲醇進(jìn)行溶液提取,每次提取使用純甲醇10 mL,每個(gè)樣品提取3 次,將提取液合并在一起,置于真空中旋干,用1 mL 甲醇復(fù)溶,用離心機(jī)進(jìn)行離心處理10 min,吸取上清液,裝入1.5 mL 進(jìn)樣瓶,儲(chǔ)存于4 ℃冰箱,待上機(jī)檢測(cè),檢測(cè)采用超高效液相色譜-質(zhì)譜技術(shù)(UPLC-MS)。
對(duì)土樣中代謝產(chǎn)物進(jìn)行UPLC-MS 分析后,對(duì)所得色譜質(zhì)譜中的波譜信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,處理過(guò)程包括信息提取、濾噪、去卷積及歸一化等。最終將波譜信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集中含有檢測(cè)到的513 種化合物,其中的部分化合物見表1。
表1 檢測(cè)到的部分化合物
對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行多變量統(tǒng)計(jì)分析,主要方法有主成分分析(PCA)和偏最小二乘法判別分析(PLS-DA)[6]。PCA 分析是一種通過(guò)降維將多個(gè)變量組成一組新變量,再?gòu)闹羞x取2~3 個(gè)變量(二維平面圖或三維平面圖),以更多地反映原有變量信息的分析方法,通過(guò)分析可以發(fā)現(xiàn)觀測(cè)變量與檢測(cè)變量之間存在相關(guān)性或者差異性,見圖2。
圖2 PCA 得分圖
通常進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)選取的是VIP>1 的數(shù)據(jù),但是由于本研究檢測(cè)出來(lái)的物質(zhì)中有215 種化合物的VIP>1,因此,為了提高后續(xù)篩選的精確度并且縮小篩選的范圍,選擇1.5 作為篩選的VIP 臨界值。運(yùn)用R 語(yǔ)言進(jìn)行作圖,以運(yùn)行時(shí)間為變量,以化合物峰面積為數(shù)據(jù)集,繪制出PCA 得分圖。如圖2 所示,10,20,30 d 的樣本點(diǎn)都能明顯分開,但是在原點(diǎn)附近3 個(gè)時(shí)間點(diǎn)的樣本未完全分離,且有一些樣本點(diǎn)有遠(yuǎn)離模型組的趨勢(shì)。
為了得到更好的樣本顯著差異性,對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行PLS-DA 分析。PLS-DA 分析是一種常用的有監(jiān)督模式多變量統(tǒng)計(jì)分析方法,將各組強(qiáng)行分類,以便發(fā)現(xiàn)不同組間的異同點(diǎn)。尤其是對(duì)于差異性不明顯的樣品,通過(guò)PCA 分析難以區(qū)分樣品的差異性,采用PLS-DA 能更好地發(fā)現(xiàn)物質(zhì)間的相關(guān)性和差異性。如圖3 所示,在PLS-DA 得分圖中,10,20,30 d的絕大部分樣本點(diǎn)已分離,僅有個(gè)別樣本點(diǎn)有遠(yuǎn)離模型組的趨勢(shì)。因此可知,SWIS 微生物的代謝物受運(yùn)行時(shí)間的長(zhǎng)短的影響,且不同運(yùn)行時(shí)段之間代謝情況存在顯著差異性。
圖3 PLS-DA 得分圖
以VIP=1.5 為臨界值,共獲取化合物47 種,占所有化合物的9.2%,說(shuō)明通過(guò)VIP 得到的潛在代謝標(biāo)志物之前存在差異性。對(duì)這47 種潛在代謝標(biāo)志物進(jìn)行結(jié)構(gòu)推導(dǎo),過(guò)程包括精確分子量確定、多級(jí)質(zhì)譜碎片推導(dǎo)結(jié)構(gòu)、METLIN 代謝組學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)匹配、保留時(shí)間及相關(guān)性分析等。在經(jīng)過(guò)METLIN 代謝組學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)匹配后,保留與微生物相關(guān)的代謝產(chǎn)物,最終得到11 種潛在代謝標(biāo)志物,見表2。
表2 潛在代謝標(biāo)志物
利用KEGG 數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)篩選獲得的11 種化合物進(jìn)行檢索,得到相應(yīng)化合物的代謝通路圖,可以直觀地展現(xiàn)代謝產(chǎn)物的形成過(guò)程及其在代謝過(guò)程中的相互作用。代謝通路圖將物質(zhì)與代謝過(guò)程及其表達(dá)的基因用方框與連線表示出來(lái),具體地表現(xiàn)出化合物的形成、酶催化反應(yīng)等,將代謝通路圖與生物學(xué)注釋結(jié)合,可明確代謝物的形成過(guò)程。共檢索到3 種化合物的已知代謝通路,見表3。
表3 物質(zhì)及其對(duì)應(yīng)的KEGG 編號(hào)
以2-聚異戊烯基-6-甲氧基-1,4-苯醌(2-Polyprenyl-6-methoxy-1,4-benzoquinone)為例,分析其微生物代謝過(guò)程。如圖4 所示,該化合物是一種聚異戊烯基苯醌,是輔酶Q(Coenzyme Q)的代謝前體,在沙門氏菌中有檢出[7]。
圖4 2-聚異戊烯基-6-甲氧基-1,4-苯醌的結(jié)構(gòu)示意
其代謝通路如圖5 所示。
圖5 2-聚異戊烯基-6-甲氧基-1,4-苯醌的代謝通路
2-聚異戊烯基-6-甲氧基-1,4-苯醌的代謝起點(diǎn)為L(zhǎng)-酪氨酸(L-Tyrosine),L-酪氨酸在酪氨酸轉(zhuǎn)氨酶的作用下轉(zhuǎn)化為3-(4-羥基苯基)丙酮酸(3-4-Hydroxyphenylpyruvate),繼而在羥苯基丙酮酸還原酶作用下還原成(R)-3-(4-羥基苯基)乳酸[(R)-3-(4-Hydroxyphenyl)lactate],然后脫水生成4-羥基肉桂酸(4-Hydroxycinnamic acid),又在輔酶A 作用下生成4-羥基苯甲酸脂(4-Hydroxybenzoic acid)。接著,4-羥基苯甲酸的代謝有兩種途徑:
途徑1,在轉(zhuǎn)移酶Coq2 的作用下轉(zhuǎn)化為4-羥基-3-聚異戊烯基苯甲酸酯(4-Hydroxy-3-polyprenylbenzoate),然后在Coq3,Coq6,Coq5 等轉(zhuǎn)移酶的作用下經(jīng)過(guò)數(shù)次轉(zhuǎn)化,最終轉(zhuǎn)化為輔酶Q,其中,2-聚異戊烯基-3-甲基-6-甲氧基-1,4-苯醌是轉(zhuǎn)化過(guò)程中的一個(gè)中間產(chǎn)物(圖5)。
途徑2,在轉(zhuǎn)移酶UbiA 的作用下轉(zhuǎn)化為4-羥基-3-聚異戊烯基苯甲酸酯,然后在UbiD,UbiX,UbiI 等轉(zhuǎn)移酶、羧化酶、羥化酶的作用下經(jīng)過(guò)數(shù)次轉(zhuǎn)化,最終轉(zhuǎn)化為輔酶Q,同樣,2-聚異戊烯基-6-甲氧基-1,4-苯醌是轉(zhuǎn)化過(guò)程中的一個(gè)中間產(chǎn)物。
本研究對(duì)一組基于UPLC-MS 檢測(cè)方法的代謝物檢出數(shù)據(jù),建立了PLS-DA 模型,分析了SWIS 中代謝產(chǎn)物對(duì)苯醌在穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)的出現(xiàn)規(guī)律。從檢測(cè)出的化合物中篩選得到了11 種潛在代謝標(biāo)志物,其中包括己基谷氨酸(Caproyl glutamic acid)、油酸基谷氨酸(Oleoyl glutamic acid)、2-聚異戊烯基-6-甲氧基-1,4-苯醌等,利用KEGG 數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)微生物產(chǎn)物對(duì)苯醌的代謝途徑進(jìn)行了具體的分析,闡明了其代謝過(guò)程和關(guān)鍵因子。