当前世界环境gydF4y2Ba

介绍gydF4y2Ba

为了满足对食物和饲料的需求，像农业这样的人为干扰现在在印度喜马拉雅地区变得越来越密集。印度喜马拉雅地区需要更多的养分投入，从而导致土壤有机质下降。化肥和农药等农业投入对生态系统产生不利影响gydF4y2Ba（gydF4y2BaYang等gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 2000)gydF4y2Ba。gydF4y2Ba微生物对环境条件的变化非常敏感，是环境健康的有效功能指标。土壤微生物介导多种生物化学反应，并通过生物化学信号进行交流，促进生物地球化学循环gydF4y2Ba（gydF4y2BaKolter和Greenberg, 2006;Kibblewhite et al.， 2008gydF4y2Ba）gydF4y2Ba。这些反应的主要成分是土壤微生物酶，它还暗示着土壤的质量变化与气候、温度、肥料等环境和人为因素有关。土壤酶调节养分供应并催化包括有机物分解在内的几种反应(Burns, 1983;Sinsabaugh等人gydF4y2Ba。gydF4y2Ba， 1991年)和养分循环(塔巴塔巴伊，1994年;迪克,1997)。此外，它对环境信号反应迅速，因此使用土壤酶活性作为土壤质量指标将揭示土壤的生物状态(Melero等)gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 2006;García-Ruiz等gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 2008)。微生物多样性与土壤功能之间有着密切的关系，因为微生物介导了土壤的大部分过程。评估微生物多样性依赖于培养的技术似乎有偏差，因为只有1- 4%的微生物可以在体外培养。引入独立于培养的技术，如RISAgydF4y2Ba（gydF4y2BaPatreze等人gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 2009年gydF4y2Ba）gydF4y2Ba， 16S DGGE (Acosta-Martínez等gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 2007;坎贝尔等人gydF4y2Ba。gydF4y2Ba， 2009)， T-RFLP (Yi et al.， 2009;Wang等gydF4y2Ba。gydF4y2Ba(Baymiev et al .， 2012)gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 1999;Yang等gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 2000;Sharma等人gydF4y2Ba。gydF4y2Ba， 2008)对理解土壤的基因组成很有帮助。RAPD已广泛应用于植物(Elmeer et al.， 2009)、动物(Stepniak et al.， 2002)和微生物(Araujo et al.， 2004)的物种分类和系统发育分析。RAPD分析是比较土地利用系统非常有用的技术，因为它可以说明由于环境或人为变化而导致的相似类型土壤的遗传组成或结构的差异。gydF4y2Ba

关于印度喜马拉雅地区土地利用系统对微生物生化指标影响的文献有限(Ghosh和Dhyani, 2005;Justin等人gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 2012)。以西北喜马拉雅地区为研究对象，研究了相似土壤类型的不同土地利用方式对土壤酶和土壤微生物遗传指纹图谱的影响。土壤酶、微生物生物量碳和RAPD标记的遗传指纹信息有助于评价不同土地利用方式对土壤生物健康的影响。gydF4y2Ba

材料与方法gydF4y2Ba

研究网站gydF4y2Ba

位于印度北阿坎德邦Almora地区的9个土地利用系统被选为研究对象。其中，四种完全不同的管理实践系统(有机农业、大豆-小麦、玉米-小麦、饲料作物)位于Hawalbagh实验农场gydF4y2Ba^°gydF4y2Ba36'N和79gydF4y2Ba^°gydF4y2BaVivekananda山地农业研究所的40'E(平均海拔1250米)，Almora和Someshwar山谷的旱稻，距离农场25公里。林地利用系统包括Binsar野生动物保护区(29º37 ' N和79º20 ' E)的未受干扰的橡树林(2400 amsl)和松树林(1800 amsl)，以及Jageshwar的雪松林(29.65°N 79.58°E)。样品位置和一些理化特征的详细信息见表1。gydF4y2Ba

表1:地点、植被和土壤gydF4y2Ba 不同土地利用制度的性质。gydF4y2Ba 每个值是两次分析的平均值gydF4y2Ba 点击这里查看表格gydF4y2Ba

土壤和天气特征gydF4y2Ba

这些土壤的母质包括云母、片岩、板岩、砂石、缺钙花岗岩和硅长辉长岩(Singh等)gydF4y2Ba。gydF4y2Ba2000)。从遗传学上讲，这些土壤属于气候性灰化灰褐色森林土壤。除耕地土壤呈微酸性外，其余各系统均发生酸性土壤反应。亚温带气候，夏季温和(5 - 6月)，冬季极端(12 - 1月)，除了西南季风季节(6 - 9月)外，一般干燥。2012年7月采样期最高气温为30.1℃，最低气温为20.9℃，平均降雨量为137.5 mm。gydF4y2Ba

土壤采样gydF4y2Ba

2012年7月，在0 ~ 15cm深度各采集3个复合土样。为了制作一个复合样品，取5个土芯并混合。像其他工人一样(Patra等人)gydF4y2Ba。gydF4y2Ba采用抽样的伪复制方法(2006)。田间湿土样品在温度低于4℃的冰箱中保存gydF4y2Ba^ogydF4y2BaC保存酶活性直到分析结束。所有化学结果均为三次分析的平均值，并在烘箱干燥基础上表示。105℃干燥24 h后测定土壤水分。gydF4y2Ba

土壤酶活性gydF4y2Ba
脱氢酶gydF4y2Ba

土壤脱氢酶活性测定采用Klein等(1985)的方法，将0.2 ml 3%三苯四氮氯化铵(TTC)溶液和0.5 ml 1%葡萄糖混合到1 gm土壤样品中。28℃孵育样品gydF4y2Ba^ogydF4y2BaC孵育24小时，然后加入10ml甲醇，28℃再次孵育gydF4y2Ba^ogydF4y2Ba8小时。采用485nm吸光度法测定抽提三苯基甲醛(TPF)。gydF4y2Ba

酸性和碱性磷酸酶gydF4y2Ba

使用Tabatabai和Bremner(1969)描述的方法来估计酸性和碱性磷酸酶的活性。对于每种土壤，在50ml锥形烧瓶中取两组1gm (2 mm筛过)土壤样品。在这两组中，其中一组作为对照。在所有烧瓶中加入0.2 mL甲苯和4ml改良通用缓冲液(MUB)， pH为6.5(酸性磷酸酶)，pH为11(碱性磷酸酶)。gydF4y2BapgydF4y2Ba-加入0.025 M的磷酸硝基苯作为底物，37℃孵育gydF4y2Ba^ogydF4y2BaC一个小时。孵育后，取0.5M氯化钙1 mlgydF4y2Ba_2gydF4y2Ba加入4ml 0.5M NaOH搅拌几秒钟。在440nm波长(蓝色滤光片)分光光度法测定滤液的黄色显色强度。的数量gydF4y2BapgydF4y2Ba根据绘制的标准曲线计算各样品中生成的-硝基苯酚。酸性磷酸酶活性以µg表示gydF4y2BapgydF4y2Ba-每克土壤每小时释放的硝基苯酚。gydF4y2Ba

硝酸还原酶gydF4y2Ba

土壤硝酸盐还原酶测定5 ml 0.1 M KNOgydF4y2Ba_3.gydF4y2Ba将溶液加入5 g土壤中，28℃孵育24 h，加入一定量的NOgydF4y2Ba_2gydF4y2Ba ^{- - - - - -gydF4y2Ba}根据Roberg(1978)的估算gydF4y2Ba

ArylsulphatasegydF4y2Ba

使用Tabatabai和Bremner(1970)描述的方法，用量热法估计芳基硫酸酯酶活性。对于每个土壤样品，在50ml锥形烧瓶中取两组1gm (2 mm筛过)土壤。在这两组中，其中一组作为对照。在所有烧瓶中加入0.25 ml甲苯和4ml pH为5.8的醋酸缓冲液。gydF4y2BapgydF4y2Ba-将硝基苯硫酸酯(0.025M)加入样品中作为底物，在37℃下孵育gydF4y2Ba^ogydF4y2BaC一个小时。孵育后，取0.5M氯化钙1 mlgydF4y2Ba_2gydF4y2Ba加入0.5 M NaOH 4ml。另外，1毫升gydF4y2BapgydF4y2Ba-将硝基苯磷酸(0.025M)加入剩余样品组(对照)。在440nm波长(蓝色滤光片)分光光度法测定滤液的黄色显色强度。的数量gydF4y2BapgydF4y2Ba根据绘制的标准曲线计算各样品中生成的-硝基苯酚。芳基硫酯酶活性以µg表示gydF4y2BapgydF4y2Ba-每克土壤每小时释放的硝基苯酚。gydF4y2Ba

植酸酶gydF4y2Ba

采用Ames(1966)法测定植酸酶活性。将1克筛过的土壤放入15毫升容量的螺旋盖试管中。在样品中，加入100 M醋酸钠缓冲液(pH 4.5)和1 ml植酸钠(1 mM)，在37℃下孵育1小时。加入0.5 ml 10%三氯乙酸(TCA) (CCl)终止反应gydF4y2Ba_3.gydF4y2Ba羧基)。将TCA沉淀的蛋白质在10000 rpm离心10分钟后除去，并使用Jackson(1973)描述的氯亚锡还原钼磷蓝法分析上清中释放的无机磷。植酸酶活性的一个单位定义为酶的量，在37℃下每分钟释放1 m摩尔Pi。gydF4y2Ba

土壤随机扩增多态性DNA分析gydF4y2Ba
微生物群落DNA提取gydF4y2Ba

使用Power Soil DNA分离试剂盒(Mo Bio Laboratories Inc.)按照生产说明提取DNA。将土壤DNA负载于1%琼脂糖凝胶上，在水平电泳仪(Biorad)上以Tris-Borate-EDTA缓冲液在80V下运行1小时以检测纯度，并采用纳米滴法定量。gydF4y2Ba

聚合酶链反应(PCR)扩增gydF4y2Ba

PCR反应混合物(25µl)含有2.5µl 10倍稀释缓冲液10pmol/反应随机引物，每个dNTP各200µM, PR DNA聚合酶1.0 U (Bangalore Genei, India)，纯化土壤DNA 100 ng。在94°C热启动5分钟后，在热循环器(Biorad)中进行扩增，随后进行44次循环，包括94°C 1分钟，37°C 1分钟和72°C 2分钟，最后在72°C延长7分钟。扩增子在含有0.5ug/ml溴化乙啶的1%琼脂糖凝胶中溶解，在80 V下冷却运行3小时。gydF4y2Ba

统计分析gydF4y2Ba

采用SPSS version 16软件进行双向方差分析(ANOVA)和Duncan多元极差检验(DMRT)比较均数。除另有说明外，结果中所指的显著性水平为P < 0.05。采用单因素方差法对均值进行主成分分析(PCA)，采用Wards分层培养法进行PAST 3分析。X统计软件。对于RAPD，使用Total Lab 100软件(Clara Vision, France)将扩增片段转化为二进位字符矩阵，“1”表示有条带，“0”表示没有条带。二进制字符矩阵由NTSYS-pc 2.02版计算机程序组装(Rohlf, 2001)。采用带算术平均的非加权对群法(UPGMA-树形构造法)构建树形图。利用Jaccard相似系数从定性数据矩阵中计算成对关联系数。gydF4y2Ba

图1:gydF4y2Ba统筹九种不同的土地用途gydF4y2Ba 系统土壤位置是三者平均值的函数gydF4y2Ba 在PC1和定义的空间中进行复制gydF4y2Ba 用PC2轴进行PCA分析gydF4y2Ba 土壤酶(脱氢酶、酸性磷酸酶、gydF4y2Ba 碱性磷酸酶，硝酸还原酶，芳基gydF4y2Ba 硫酸盐酶和植酸酶)。组件1和组件2gydF4y2Ba 代表81.8%和9.5%的变化gydF4y2Ba 数据分别。gydF4y2Ba 点击此处查看图gydF4y2Ba

结果与讨论gydF4y2Ba

土壤酶gydF4y2Ba

脱氢酶活性在脱氢林土壤中最高，而饲料作物和苹果种植园的脱氢酶活性明显较低(表2)。与长期使用无机肥料的农场相反，有机维持的农场表现出更高的DHA活性(11.6µg TPF g)gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba土壤hgydF4y2Ba^1gydF4y2Ba)。农业生态系统的平均DHA活性比森林生态系统低36.54%。脱氢酶参与氧代谢的电子传递系统，需要细胞内环境来表达其活性，因此被认为是整体微生物功能的有效指标(Samuel, 2010;Abellan等人gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 2011;gydF4y2BaDefrieri等人gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 2011)。我们的研究结果与Pandey等人(2005年)、Kang等人(2009年)、Abellan等人(2011年)对森林土壤的研究结果一致，与Gaind和Nain(2011年)、Maurya等人(2011年)对农业土壤的研究结果一致，与Styla和Sawicka(2009年)对兰花土壤的研究结果一致。森林土壤的DHA活性明显高于耕地。一般来说，森林系统含有较高的有机质，因为有规律的凋落物可用性和随后的分解。土壤有机质影响土壤的生化、化学、生物和物理性质，控制土壤微生物的活动(Dou等)gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 2007)。栽培系统长期施肥显著影响土壤脱氢酶活性(Doran等)gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 1987)。高剂量或重复使用肥料可能会限制土壤中微生物的生长，从而降低土壤中脱氢酶的活性(Kozanecka等)gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 1996;Kucharski等人gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 1996)。在我们的研究中，有机农场土壤的脱氢酶活性比其他农业管理实践土壤高40.5%，与García-Ruiz等人(2008年)的结果相似，这表明有机农业对土壤脱氢酶有积极影响。gydF4y2Ba

表2:gydF4y2Ba土地利用制度对脱氢酶(DHA-µg TPF g)的影响gydF4y2Ba1gydF4y2Ba土壤hgydF4y2Ba1gydF4y2Ba)，酸性磷酸酶(AcP-µg PNP ggydF4y2Ba1gydF4y2Ba土壤hgydF4y2Ba1gydF4y2Ba)，碱性磷酸酶(AlkP-µg PNP g)gydF4y2Ba1gydF4y2Ba土壤hgydF4y2Ba1gydF4y2Ba)、硝酸还原酶(NR-mg / kg)gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)、芳基磺化酶(gydF4y2Ba芳基- s -µg PNP ggydF4y2Ba1gydF4y2Ba土壤hgydF4y2Ba1gydF4y2Ba植酸酶(Phyt- μ PgydF4y2Ba我gydF4y2BaggydF4y2Ba1gydF4y2BahgydF4y2Ba1gydF4y2Ba）gydF4y2Ba微生物生物量碳(MBC- mg kg)gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)在不同的土地利用制度下在不同的深度。gydF4y2Ba根据DMRT (Duncan’s Multiple Range Test)进行均值分离，不同字母后面的平均值有显著差异，p<0.05。gydF4y2Ba 点击这里查看表格gydF4y2Ba

同样，未受干扰的石竹林酸性磷酸酶活性也较高(914.4µg PNP g)gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba土壤hgydF4y2Ba^1gydF4y2Ba)，其次是橡树林(635.9µg PNP g)gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba土壤hgydF4y2Ba^1gydF4y2Ba)。相比之下，耕地土壤酸性磷酸酶活性较低:饲料<大豆-小麦<旱稻<苹果种植园<玉米-小麦<有机农场。碱性磷酸酶在不同土地利用方式间差异显著(p < 0.05)。碱性磷酸酶活性最高的是栎林(315.4µg PNP g)gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba土壤hgydF4y2Ba^1gydF4y2Ba)，其次是雪松林(252.4µg PNP g)gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba土壤hgydF4y2Ba^1gydF4y2Ba)。苹果人工林土壤碱性磷酸酶(42.6µg PNP g)显著降低gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba土壤hgydF4y2Ba^1gydF4y2Ba)大于酸性磷酸酶(295µg PNP g)gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba土壤hgydF4y2Ba^1gydF4y2Ba)的值。耕地土壤碱性磷酸酶的平均值比天然林低42.2%。有机农田土壤酸性磷酸酶和碱性磷酸酶活性分别比其他长期无机肥维持土壤高31.8%和42.3%。在我们的研究中发现，与森林土壤相比，耕地土壤中酸性磷酸酶的值更低，与Acosta-Martınez等人的研究结果一致gydF4y2Ba。gydF4y2Ba(2007)， Shi等gydF4y2Ba。gydF4y2Ba(2008)。酸性磷酸酶是调节土壤磷有效性的酶之一，植物根系是酸性磷酸酶的主要产生源(Speir and Cowling, 1991)。研究土壤的酸性是酸性磷酸酶比碱性磷酸酶值更高的因素，因为磷酸单酯酶是pH敏感酶，对土壤pH最敏感(Lemanowicz, 2011)。其他地方也报道了酸性土壤中酸性磷酸酶的较高值(Dick等)gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 2000;Wang等gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 2012)。Huang等人(2011)的研究表明，在长期使用的栽培生态系统中，酸性磷酸盐的值较低，表明有机磷的矿化潜力较小。gydF4y2Ba碱性磷酸酶的测定结果与gydF4y2BaConn和Dighton(2000)以及Ushio等人(2010)的研究结果显示出积极的影响gydF4y2Ba凋落物质量对磷酸酶活性的影响，森林土壤碱性磷酸酶活性高于农业土壤gydF4y2Ba系统。gydF4y2Ba苹果种植园和饲料作物土壤中碱性磷酸酶值较低，表明土壤中微生物活性较低，因为微生物是土壤中碱性磷酸酶的主要来源(Aseri等)gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 2009)。gydF4y2Ba

有机农场(1.98 mg kg)硝酸盐还原酶活性显著(p < 0.05)高于有机农场(1.98 mg kg)gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba)和玉米小麦栽培系统(1.83毫克公斤)gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba)。有机农业定期修整松木层状FYM，这可能影响了异化氮还原过程(Tiedje et al .)gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 1982)。Ramana等人早期的研究报道，硝酸盐还原酶活性是土壤养分状态变化的有效指标gydF4y2Ba。gydF4y2Ba(2008)和Poobathiraj等人gydF4y2Ba。gydF4y2Ba(2012)。森林土壤由于连续的凋落物而处于厌氧状态，这增强了硝酸盐还原酶的活性(Rutting等)gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 2011)。同样，在我们的研究中，森林土壤在有机农场和玉米小麦农场系统后显示出更高的硝酸盐还原酶活性。许多研究报道了pH、土壤有机质、水分和土壤N对硝酸盐还原酶活性的影响(Gamble et al .)gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 1977;戴维森和斯塔尔，2000;帕特拉等人gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 2006)。然而，文献中没有足够的数据来全面分析土地利用对异化硝酸还原酶活性的影响。gydF4y2Ba

芳基硫酸酯酶的平均活性为11.57µg PNP ggydF4y2Ba^1gydF4y2Ba人力资源gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba苹果种植园土壤中PNP含量为222.78µggydF4y2Ba^1gydF4y2Ba人力资源gydF4y2Ba^1gydF4y2Ba如果是橡树林土壤。除栎树和脱脂树土壤外，其他生态系统土壤芳基硫酸盐酶活性均显著降低，其顺序为旱稻>玉米-小麦农场>有机农场≈大豆-小麦≈松林≈饲料作物>苹果人工林农场。硫的矿化是由土壤芳基硫酸酯酶(Tabatabai, 1994)进行的，它催化硫酸酯键的水解。根据Bandick等人(1999)、Dick等人(1988)和Frankenberger和Dick(1983)的观察，芳基硫酸盐酶对土壤性质和管理措施高度敏感。根据Arunkumar等人2013年的报道，森林通常含有较高的真菌生物量，并且在酸性土壤下，由于其与麦角甾醇的强烈关联(Balota等人，2004年)，而麦角甾醇几乎只存在于真菌中(Newell等人，1987年)，因此会增强芳基硫酸盐酶的活性。同样，在本研究中，与其他耕地相比，橡树和雪松林土壤中芳基硫酸酯酶的值明显更高。gydF4y2Ba

植酸酶活性平均值为0.84 μggydF4y2Ba^1gydF4y2BahgydF4y2Ba^1gydF4y2Ba松林为2.58 μggydF4y2Ba^1gydF4y2BahgydF4y2Ba^1gydF4y2Ba以橡树林为例。肌醇磷酸酶(土壤植酸盐)是土壤中有机磷的储藏库(Rodríguez and Fraga, 1999)，并被微生物植酸酶水解(Menezes-Blackburnace et al.， 2013)。土壤植酸酶能有效催化植酸盐和磷酸化化合物释放磷酸盐(Kumar et al.， 2013)。有机耕作显示较高的植酸酶活性(2.03 μg Pi g)gydF4y2Ba^1gydF4y2BahgydF4y2Ba^1gydF4y2Ba)，这表明与使用无机肥料的栽培系统相比，有机肥料的P循环能力更好，导致磷固定。gydF4y2Ba

主成分分析、线性回归与层次聚类gydF4y2Ba

RAPD对土壤酶和多态带数的主成分分析表明，9种不同土地利用系统存在分离性。第一主成分轴(PC1)解释了81.8%的方差，而第二主成分轴(PC2)解释了9.5%的方差(图3)。除了玉米-小麦和有机耕作地块土壤外，其他栽培生态系统土壤(大豆、小麦、旱稻、饲料、苹果系统)被隔离在PCA地块的左侧，而橡树和雪松林系统土壤被隔离在地块的右下方。土壤PC1正负荷得分最高的是脱脂土(3.48)，其次是脱脂土(3.34)、有机农田土壤(1)和玉米-小麦混合土壤(0.22)。我们的结果与Silva等人2012年的研究结果一致，即主成分分析区分了农业土壤和森林土壤的生物特性。Gonnety et al.(2012)在类似的研究中，基于PCA地块的酶分析对不同的土地利用系统进行了聚类，他们的研究也建议使用土壤酶来监测土壤质量。线性回归图显示，土壤酶与微生物生物量碳呈显著正相关关系，表明这些酶作为土壤质量生态指标的敏感性(图2)。这些数据与Moscatelli等人(2005)认为土壤酶等土壤生物生化指标与其源碳源即微生物生物量碳联系起来，可以作为检测土壤质量恶化的有效指标相一致。土壤脱氢酶活性与微生物生物量碳呈高度相关(Y = 0.022x - 4.429, r)gydF4y2Ba^2gydF4y2Ba= 0.824, P < 0.05, n = 9×3=27)。采用Ward方法对不同土地利用系统的土壤酶进行分层聚类，将土地利用系统分为两大类。松林、栎林和有机农田土壤聚在一个主聚类中，松林和其他耕地土壤聚在另一个主聚类中。我们的研究结果与Masto等人2012年的研究结果一致，即土壤酶具有高度敏感性，能够对土壤质量的不同土地利用或处理进行聚类。gydF4y2Ba

图2:A,B,C,DgydF4y2Ba 点击此处查看图gydF4y2Ba

图2:E, FgydF4y2Ba 点击此处查看图gydF4y2Ba

图3:OPG-2 (a)、OPG-11(b)、OPG-12 (c)、OPG 14 (d)对不同土地利用系统产生的RAPD-PCR产物。雷恩M-9:gydF4y2Ba100bp尺，雪松林，橡树林，松林，饲料农场，苹果农场，玉米小麦农场，大豆小麦农场，有机农场，旱稻农场。gydF4y2Ba 点击这里查看图gydF4y2Ba

土壤随机扩增多态性DNA分析gydF4y2Ba

RAPD分析显示样品间多态性较高。本研究共使用8条引物分析土壤微生物DNA图谱，其中4条产生了明确的条带(表4)。共扩增出148条条带，其中65条为多态性条带(56%)。图2为不同土地利用系统下底泥OPG-2、OPG-11、OPG-12和OPG-14对土壤的放大曲线。利用元基因组DNA的多态性，采用算术平均的非加权对群方法对土地利用系统进行聚类。聚类分析得到了包含四个主要聚类的树状图(图3)。聚类1包括栎林土壤和有机农业。松林和饲料被归为第II类。第三类包括雪松林和大豆-小麦，第四类包括玉米-小麦和旱稻。通过观察树形图，我们可以看出橡树林样本与有机农业(0.258)的遗传关系更为密切，而苹果园样本与其他样本的相似度非常低。子簇2由相关性较强的松林和饲料样品组成(0.192)，子簇3由相关性较强的雪松林和大豆-小麦样品组成(0.139)，子簇4由相关性较强的玉米-小麦和旱稻样品组成(0.172)。用距离矩阵求出样本间的相似值。 The genetic similarity based on RAPD has been presented in form of Jaccard similarity coefficient in Table 3. The average Jaccard similarity obtained was 0.105 with the range of 0.01-0.258. Very less values of similarity index indicate that these ecosystems have very high diverse microhabitats and microbial community structure in this region. Similarity index suggest that the studies land use systems have high variation in genetic composition with the average genetic similarity of 0.128. RAPD is cost effective and rapid technique to study the soil microbial communities and to understand the linkage between soil micro flora community structure and soil physio-chemical characteristics (Yang et al。gydF4y2Ba, 2000;德克斯特等人gydF4y2Ba。gydF4y2Ba, 2010)。栎林土壤和有机农场土壤聚在一起，表明两者基因组成相似，表明长期有机耕作可能改善土壤质量。例如，Reganold等人(2010)在一项类似的研究中，利用微阵列技术通过土壤DNA证明了有机耕作土壤比传统耕作土壤具有更高的微生物多样性。农药和化肥的使用对土壤微生物群落DNA序列多样性有负面影响。我们的结果与Yang等人一致gydF4y2Ba。gydF4y2Ba(2000)，因为与未受干扰的森林生态系统相比，在频繁使用农业化学品的农业生态系统中观察到的多态带较少。gydF4y2Ba

图4:基于的树形图(UPGMA)gydF4y2Ba 来自Jaccard随机相似度的数据gydF4y2Ba 扩增多态性DNA分析。gydF4y2Ba1 - 9: -gydF4y2Ba 雪松林，橡树林，松林，gydF4y2Ba 饲料场，苹果园，玉米小麦gydF4y2Ba 农场，大豆小麦农场，有机农场gydF4y2Ba 和旱地水稻农场。gydF4y2Ba 点击此处查看图gydF4y2Ba

表3:基于树结构法-算术平均值- UPGMA的非加权对组法的RAPD-PCR分析的距离相似矩阵。(随机扩增多态性DNA-RAPD)gydF4y2Ba 点击这里查看表格gydF4y2Ba

表4:名称和随机引物gydF4y2Ba 本研究使用的序列gydF4y2Ba 点击这里查看表格gydF4y2Ba

研究表明，改变土地利用方式和种植历史对土壤生化指标有强烈影响。RAPD标记与土壤生化指标相结合，是土壤生物健康状况的有效指标。森林生态系统土壤的各项指标均最高，而栽培生态系统土壤的各项指标均较低。与长期使用农用化学品可能对土壤健康造成不利条件的耕地相比，森林土壤的凋落叶沉积量高，没有人为干扰，这可能是森林土壤中观察到这种现象的主要原因。RAPD分析显示样品间具有较高的多态性，可作为土地利用方式变化的有效指标。需要进一步的研究来确定不同土壤基因组成的差异，这将使我们对真正意义上的可持续农业有更多的了解。gydF4y2Ba

图5:九种不同土地利用方式的树状图gydF4y2Ba 基于沃德的土壤酶系统gydF4y2Ba 分层聚类方法gydF4y2Ba1 - 9: -喜马拉雅雪杉gydF4y2Ba 森林、橡树林、松林、饲料场、gydF4y2Ba 苹果种植园，玉米-小麦农场，大豆-gydF4y2Ba 小麦农场，有机农场和旱稻农场。gydF4y2Ba 点击此处查看图gydF4y2Ba

确认gydF4y2Ba

我们感谢新德里印度农业研究所主任、院长和联合主任(教育)以及印度政府科技部(DST)为开展这项工作提供必要的财政支持。gydF4y2Ba

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