Plastikverschmutzung fördert mehr mikrobielles Wachstum in Seen als natürliches organisches Material

Nature Communications Band 13, Artikelnummer: 4175 (2022) Diesen Artikel zitieren

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Plastikmüll verschmutzt Süßwasser in großem Umfang. Beim abiotischen und biotischen Abbau von Kunststoffen werden kohlenstoffbasierte Substrate freigesetzt, die für heterotrophes Wachstum zur Verfügung stehen. Es ist jedoch wenig darüber bekannt, wie diese neuartigen organischen Verbindungen den mikrobiellen Stoffwechsel beeinflussen. Hier fanden wir heraus, dass Sickerwasser aus Plastiktüten chemisch unterschiedlich und bioverfügbarer war als natürliches organisches Material aus 29 skandinavischen Seen. Folglich steigerte Plastiksickerwasser die Aufnahme von Bakterienbiomasse um das 2,29-fache, wenn es in einer umweltrelevanten Konzentration dem Oberflächenwasser von Seen zugesetzt wurde. Diese Ergebnisse waren nicht ausschließlich auf die Menge an gelöstem organischem Kohlenstoff zurückzuführen, die das Sickerwasser lieferte. Das Bakterienwachstum war mit Plastiksickerwasser 1,72-mal effizienter, da der hinzugefügte Kohlenstoff leichter zugänglich war als natürliches organisches Material. Diese Effekte variierten je nach Verfügbarkeit alternativer, besonders labiler Kohlenstoffquellen und Bakterienvielfalt. Zusammenfassend deuten unsere Ergebnisse darauf hin, dass die Plastikverschmutzung aquatische Nahrungsnetze stimulieren und zeigen kann, wo Strategien zur Reduzierung der Umweltverschmutzung am effektivsten sein könnten.

Die Reaktion von Mikroben auf die weit verbreitete und wachsende Plastikverschmutzung in Süßwasser hat Auswirkungen auf den Stoffwechsel des Ökosystems und die Gesundheit des Nahrungsnetzes1,2,3. Kunststoffe stellen nicht nur ein Substrat für die Kolonisierung von Biofilmen dar4, sondern lösen auch gelöste organische Stoffe (DOM) während des mechanischen, photochemischen und biologischen Abbaus aus5,6,7. Dieses Plastiksickerwasser kann Energie für das Bakterienwachstum liefern8,9 und durch Nahrungsnetze nach oben transportiert werden, um das Wachstum höherer trophischer Ebenen zu unterstützen10. Kunststoffsickerwasser kann jedoch auch das Bakterienwachstum beeinträchtigen, da synthetischen Polymeren während der Herstellung toxische Verbindungen zugesetzt werden, um beispielsweise die Flexibilität und Hitzestabilität des Kunststoffs zu erhöhen11. Da es sich bei vielen dieser toxischen Zusatzstoffe um hydrophobe organische Verbindungen handelt, die fest an synthetische Polymere binden, können sie auch höhere trophische Ebenen, die bakterielle Zersetzer aufnehmen, schädigen und möglicherweise dort biomagnifizieren2. Die Bestimmung der Bedingungen, unter denen Bakterien am besten wachsen und somit das Plastiksickerwasser aus der Umwelt entfernen können, kann letztendlich dazu beitragen, den Bemühungen zur Eindämmung und Beseitigung der globalen Plastikverschmutzung Priorität einzuräumen.

Es liegen nur wenige Daten zur molekularen Zusammensetzung und zum Verbleib von Plastiksickerwasser in Süßwasser vor, insbesondere im Vergleich zu natürlichem DOM. Synthetische Polymere gelten im Allgemeinen als nicht biologisch abbaubar12, aber Kunststoffe enthalten auch viele labile und potenziell bioverfügbare Zusatzstoffe – wie Weichmacher, Farbstoffe und Antioxidantien –, die verwendet werden, um Polymeren ihre funktionellen Eigenschaften zu verleihen13,14,15. Diese Zusatzstoffe können, bezogen auf die Masse, bis zu 70 % der Kunststoffabfälle ausmachen14,15. Die gebräuchlichsten Kunststoffe, also Polyethylen und Polypropylen16,17, sind ebenfalls schwimmfähig und unterliegen daher in den warmen, bestrahlten Bedingungen von Oberflächengewässern den höchsten Photoabbau- und Auslaugungsraten9. Folglich kann sich Plastiksickerwasser im Vergleich zum natürlichen DOM8 in hohen Konzentrationen in Oberflächengewässern ansammeln. Wenn dieses Sickerwasser mehr labile Verbindungen als natürliches DOM enthält, sollten Bakterien in der Lage sein, effizienter zu wachsen und Nährstoffe zu zirkulieren18,19. Strukturelle Unterschiede zwischen Molekülen in Plastiksickerwasser und natürlichem DOM könnten in ähnlicher Weise das Bakterienwachstum fördern, indem sie mehr Nischen für die Zersetzung schaffen20. Frühere Studien8,9,11 haben gezeigt, wie unterschiedlich die Reaktion von Bakterien auf Plastiksickerwasser sein kann, aber unseres Wissens wurde in keiner Studie untersucht, ob die molekulare Zusammensetzung von DOM diese Variation erklären könnte. Die jüngsten Fortschritte in der ultrahochauflösenden Massenspektrometrie bieten nun die Möglichkeit, diese Frage zu beantworten21,22,23.

Die Reaktionen von Bakterien auf Plastiksickerwasser sollten aus mindestens zwei Gründen in den einzelnen Gewässern unterschiedlich sein. Erstens variiert die molekulare Zusammensetzung des natürlichen DOM zwischen Seen und Flüssen24,25 und sollte daher die Fähigkeit von Bakterien beeinflussen, Plastiksickerwasser zu nutzen. In den meisten Seen der Welt wird DOM von relativ widerspenstigen Verbindungen dominiert26,27, was die Möglichkeiten einer Zersetzung einschränkt20,28. Labileres Plastiksickerwasser kann daher in Seen, die diesen widerspenstigen Kohlenstoff enthalten, weitgehend assimiliert werden. Im Gegensatz dazu kann Sickerwasser für Bakterien in Gewässern mit bereits sehr labilem DOM kaum von Nutzen sein oder es kann ähnlich wie natürliches DOM verwendet werden, dem es chemisch ähnelt, da Bakterien bereits an die Verwendung dieser Substrate angepasst sind29. Zweitens variiert die funktionelle Zusammensetzung von Bakteriengemeinschaften und damit ihre Fähigkeit, natürliches DOM zu nutzen, aufgrund unterschiedlicher Umweltbedingungen, Ausbreitungsgeschichten und stochastischer Prozesse30,31,32,33 im Raum. Das gleiche Muster sollte auch für DOM beobachtet werden, das aus Plastiksickerwasser gewonnen wird.

Unser Ziel war es, die Auswirkungen von Plastiksickerwasser auf Bakterien in den nördlichen Seen zu bestimmen, die den Süßwasserbereich der Welt dominieren34. Wir stellten die Hypothese auf, dass die molekulare Zusammensetzung des bereits vorhandenen See-DOM die Reaktion von Bakterien auf Plastiksickerwasser steuert. Um unsere Hypothese zu testen, inkubierten wir Oberflächenwasser aus 29 Seen unterschiedlicher DOM-Zusammensetzung, entweder mit oder ohne Sickerwasser aus Plastiktüten aus Polyethylen niedriger Dichte (LDPE), dem häufigsten Kunststoff in Süßwasser35. Wir haben entweder eine für die Umwelt repräsentative Menge dieses Sickerwassers (0,1 mg CL-1; ergänzende Methoden 1) hinzugefügt, was viel weniger war als in früheren Studien8,9,11, oder ein identisches Volumen einer destillierten Wasserkontrolle zum Oberflächenseewasser. Mithilfe der Fourier-Transformations-Ionenzyklotronresonanz-Massenspektrometrie (FT-ICR-MS) verglichen wir die molekulare Zusammensetzung von DOM in unserem Plastiksickerwasser mit der natürlich vorkommenden Zusammensetzung in unseren Studienseen. Wir haben auch die Bakterienproteinproduktion (BPP), die den Erwerb von bakterieller Biomasse36 widerspiegelt, und die Bakterienwachstumseffizienz (BGE) gemessen. Mit BGE können wir unterscheiden, ob BPP mit Sickerwasser zunimmt, einfach weil mehr Kohlenstoff verfügbar ist oder weil der hinzugefügte Kohlenstoff auch labiler und damit für Bakterien leichter zugänglich ist. Im ersteren Fall würde der BGE unverändert bleiben, da ein Anstieg des BPP ausschließlich aus einer Erhöhung der absoluten Menge des verarbeiteten Kohlenstoffs resultieren würde und nicht aus einer Änderung der Art und Weise, wie er verarbeitet wurde. Im letzteren Fall würde BGE mit BPP zunehmen, da der Kohlenstoff effizienter verarbeitet würde, beispielsweise wenn er für ansässige Bakteriengemeinschaften besser bioverfügbar wäre. Mithilfe der 16S-Amplikonsequenzierung haben wir außerdem getestet, wie sich die Reaktionen von BPP und BGE auf Plastiksickerwasser mit der Struktur der mikrobiellen Gemeinschaft unterscheiden und welche Taxa mit diesen Reaktionen in Zusammenhang stehen. Unsere Arbeit bringt nun frühere Studien voran, indem sie zeigt, dass die Auswirkungen von Plastiksickerwasser auf BGE stark von der Konzentration und Funktionsvielfalt (FD) des vorhandenen See-DOM abhängen, was die Variation in den bisher gemeldeten Reaktionen erklärt8,9,11.

DOM aus Plastiksickerwasser unterschied sich in drei wesentlichen Punkten von dem in Seen. Erstens gab es eine geringere Diversität in den potenziellen Funktionen (dh Reaktivität) der Molekülformeln. Wir haben einen weit verbreiteten Index der funktionellen Diversität (FD) verwendet, um den erwarteten Massenunterschied zwischen Molekülen im Datensatz zu berechnen. Der FD von Plastiksickerwasser lag bei 3,46 und damit niedriger als in jedem der 22 Seen, in denen wir den FD gemessen haben. In diesen Seen lag die FD zwischen 6,12 und 6,96, was auf eine stärkere Variation im potenziellen Größenbereich der für die mikrobielle Aktivität verfügbaren Moleküle hinweist. Diese Unterschiede spiegelten sich in der Gesamtzahl der Molekülformeln wider, die wir in unserem Analysefenster (150–2000 Da) entdeckten: 855 im Sickerwasser gegenüber 3684 bis 7116 im DOM des natürlichen Sees. Zweitens hatte Plastiksickerwasser trotz seiner geringeren Vielfalt einen viel höheren Labilitätsindex. Von den im Plastiksickerwasser nachgewiesenen Molekularformeln hatten 18,6 % einen hohen Labilitätsindex21 (d. h. H:C-Verhältnis ≥ 1,5) und übertrafen damit die in jedem unserer 22 untersuchten Seen gefundenen Anteile, die zwischen 10,3 und 12,5 % lagen. Obwohl die Seen aufgrund ihrer größeren Anzahl an Molekülformeln tatsächlich eine größere absolute Anzahl an Verbindungen mit einem hohen Labilitätsindex aufwiesen, waren hochlabile Verbindungen in Seen relativ seltener (5,4–10,6 %) als im Plastiksickerwasser, wo sie 82,2 % ausmachten die normalisierte Spitzenintensität. Im Vergleich zu einem in der Massenspektrometrie häufig verwendeten Süßwasserstandard wies das Kunststoffsickerwasser außerdem ein größeres H:C-Verhältnis, ein niedrigeres O:C-Verhältnis, weniger Molekülformeln und einen größeren Prozentsatz an Formeln mit einem hohen Labilitätsindex auf (Abb. 1). . Schließlich waren 35 % der Molekülformeln im Plastiksickerwasser einzigartig und fehlten in unseren 22 untersuchten Seen. Dieser Wert hat wahrscheinlich den wahren Unterschied unterschätzt. Von unseren Studienseen haben wir zuvor 19 auf Verschmutzungsauswirkungen untersucht und alle waren mit Mikroplastik und anthropogenen Fasern kontaminiert37. Daher ist es wahrscheinlich, dass wir im DOM dieser Seen assoziierte Kunststoffverbindungen entdeckt haben. Unser Ansatz löste auch Molekülformeln und keine Strukturen auf, sodass identische Formeln zwischen Plastiksickerwasser und See-DOM unterschiedliche Moleküle darstellen könnten. Unabhängig davon entsprachen 11 der für das Sickerwasser spezifischen Formeln bekannten chemischen Zusatzstoffen, die bei der Kunststoffproduktion verwendet werden, wie Isophthalsäure und Phthalate, und 2 entsprachen bekannten, nur für Kunststoffe verwendeten Abbauprodukten (Tabelle 1).

Wir verglichen die aus FT-ICR-MS gewonnenen Molekülformeln in (a) Plastiksickerwasser mit (b) einer in der Massenspektrometrie weit verbreiteten Süßwasser-Standardprobe. Punkte sind einzelne Molekülformeln, wobei die Dichte die Anzahl identischer Formeln entlang der H:C- und O:C-Achsen darstellt. Den Molekülen wurde nach D'Andrilli et al.21 ein hoher Labilitätsindex zugeschrieben, basierend auf einem H:C-Verhältnis ≥1,5.

Plastiksickerwasser erhöhte sowohl den BPP als auch den BGE natürlicher Bakteriengemeinschaften nach drei Tagen, obwohl es dem DOM des Sees nur wenig Kohlenstoff hinzufügte. Die Zugabe von Kunststoffsickerwasser erhöhte den mittleren BPP [95 %-Konfidenzintervall, KI] um das 2,29-fache [1,92, 2,73] im Vergleich zur Kontrollbehandlung (Abb. 2). Insbesondere stieg der BPP von einem geschätzten Mittelwert von 0,078 [0,058, 0,105] μg CL-1 h-1 unter der Kontrollbehandlung auf 0,178 [0,132, 0,240] μg CL-1 h-1 unter der plastischen Behandlung. Wir fanden auch heraus, dass das Bakterienwachstum in Gegenwart von Plastiksickerwasser effizienter war, als wenn nur natürliches See-DOM verfügbar war. Die Zugabe von Kunststoffsickerwasser erhöhte den BGE im Vergleich zur Kontrollbehandlung um das 1,72-fache [1,27-2,32-fache] (Abb. 3a). Insbesondere stieg der BGE von einem geschätzten Mittelwert von 8,1 [5,8, 11,5] % bei der Kontrollbehandlung auf 14,0 [10,0, 19,5] % bei der plastischen Behandlung. Um einen mittleren BPP-Anstieg von 7,31 µg CL−1 über die 72 Stunden unserer Inkubation mit einem geschätzten BGE von 14,0 [10,0, 19,5] % aufrechtzuerhalten, müssten die Bakterien im Mittel 51,5 [37,0, 72,1] µg CL− verarbeiten 1, das ist die Hälfte dessen, was durch das Sickerwasser hinzugefügt wird.

Die fettgedruckte Linie zeigt den mittleren Anstieg des BPP zwischen Behandlungsmittelwerten von ± 95 % Konfidenzintervallen. Dünne Linien verbinden die mittleren Effekte für jeden der 29 Studienseen (n = 3 Wiederholungen pro Behandlung pro See).

Eine fettgedruckte Linie zeigt das mittlere ± 95 %-KI für BGE bei jeder Behandlung. Dünne Linien verbinden die mittleren Effekte für jeden der 18 Studienseen mit Atmungsdaten (n = 1 Wiederholung pro Behandlung pro See). BGE stieg mit der Zugabe von Plastiksickerwasser relativ weniger an, da entweder (b) die funktionelle Vielfalt der im See gelösten organischen Stoffe (DOM) zunahm, (c) die Konzentration des im See gelösten organischen Kohlenstoffs (DOC) zunahm oder (d) die Bakterienvielfalt im See abnahm. Die fett gedruckten Linien stellen die geschätzten Mittelwerte ± 95 % KI für die Trends dar, und die Punkte sind die beobachteten Veränderungen des BGE bei Zugabe von Kunststoffsickerwasser. Die horizontale Linie zeigt an, dass sich der BGE bei Zugabe von Sickerwasser nicht ändert (d. h. fache Änderung = 1), wohingegen die Werte oben und unten einen Anstieg bzw. Rückgang des BGE anzeigen.

Plastiksickerwasser führte in Seen mit weniger funktionell vielfältigem DOM und weniger DOM selbst zu einem relativ größeren Anstieg der BGE (Abb. 3). Wir haben Wechselwirkungen zwischen der Kunststoffbehandlung und der Konzentration von FD und gelöstem organischem Kohlenstoff (DOC) im See festgestellt (Abb. 3b, c). Bei einem niedrigen FD, d. h. 1 Standardabweichung (SD) unter dem Mittelwert, waren Bakterien in Gegenwart von Kunststoffen effizienter: BGE stieg im Mittel [95 %-KI] um das 2,31-fache [1,54, 2,31] von einem geschätzten Mittelwert von 2,57 [1,71, 3,86] % auf 5,93 [3,95, 8,89] %. Im Gegensatz dazu gab es bei einem hohen FD (d. h. 1 SD über dem Mittelwert) keine Änderung des BGE, wenn Plastiksickerwasser hinzugefügt wurde: 1,18-fache [0,50, 2,80]-fache Differenz. BGE variierte ähnlich mit der DOC-Konzentration im See. Bei einer niedrigen DOC-Konzentration stieg BGE um das 3,43-fache [2,82, 4,15] von einem geschätzten Mittelwert von 1,69 [1,39, 2,05] % auf 5,77 [4,75, 6,99] %, während es bei einer hohen DOC-Konzentration keinen Effekt der Kunststoffzugabe gab mit einem 0,74-fachen [0,27-2,04]-fachen Unterschied im BGE. Weder FD noch DOC beeinflussten das Ausmaß der BPP-Variation mit Kunststoffsickerwasser, da das Akaike-Informationskriterium (AIC) um 1,52 zunahm und nur um 1,93 abnahm, da diese Behandlungswechselwirkungen bei der Modellauswahl beibehalten wurden. Das Fehlen dieser Wechselwirkungen trotz der Beeinflussung der BGE kann letztendlich auf ortsspezifische Unterschiede in den Stoffwechselkosten zurückzuführen sein, die Bakterien für die Nutzung des verfügbaren Kohlenstoffs verursachen (ergänzende Abbildung 3). Andere Umgebungsvariablen, die bei der Modellauswahl als Prädiktoren für BGE berücksichtigt wurden, insbesondere Wassertemperatur, pH-Wert und Breitengrad, hatten ebenfalls keinen Einfluss auf die Reaktion von BGE auf Plastiksickerwasser (ΔAIC unter Einbeziehung von Wechselwirkungen mit der Sickerwasserbehandlung: 0,24, 1,36 bzw. 0,27). .

Die Wirkung von Plastiksickerwasser auf BGE variierte mit der Vielfalt der im See vorhandenen Bakterien, wie erwartet, wenn die Zusammensetzung der mikrobiellen Gemeinschaft die Verwendung neuartiger DOM-Quellen beeinflussen würde. Wir haben 2148 Amplikonsequenzvarianten (ASVs) aus 20 Seen ermittelt, die einer 16S-Amplikonsequenzierung unterzogen wurden. Die Zusammensetzung der Gemeinschaft wurde von den Gattungen Acinetobacter, Exiguobacterium und Brevundimonas dominiert (ergänzende Abbildung 4). Anschließend haben wir die Unterschiede in der Bakterienvielfalt anhand des Shannon-Index zusammengefasst, der zwischen 3,46 und 6,38 pro See lag, ähnlich wie bei anderen Studien in nördlichen Gewässern38. Wir fanden heraus, dass die Bakterienvielfalt mit der Kunststoffbehandlung interagierte und die BGE beeinflusste (Abb. 3d). Bei hoher Bakterienvielfalt erhöhte sich die Zugabe von Plastiksickerwasser um das 2,93-fache [1,71, 5,03] von einem geschätzten Mittelwert von 6,59 [3,84, 11,3] % auf 19,3 [11,2, 33,1] %. Bei geringer Bakterienvielfalt gab es mit einem Unterschied von 1,08 [0,58, 1,99] keinen Effekt der Kunststoffzugabe. Die Bakterienvielfalt hatte auch keinen Einfluss auf die Reaktion von BPP auf die Zugabe von Sickerwasser, wie erwartet, wenn Taxa bei der Verwendung labiler, aus Kunststoff stammender Verbindungen nicht stark unterschieden, sondern diese stattdessen mit unterschiedlicher Effizienz nutzten (ΔAIC aus der Beibehaltung der Wechselwirkung: 1,66).

Um herauszufinden, welche Gattungen am stärksten auf das Plastiksickerwasser reagierten, testeten wir, ob einige ASVs häufiger vorkamen, wenn BPP und BGE nach der Zugabe des Sickerwassers anstiegen. Wir fanden heraus, dass der fache Anstieg von BPP und BGE positiv mit 154 bzw. 540 ASVs korrelierte (ergänzende Abbildung 4). BPP und BGE stiegen am stärksten mit der fachen Zunahme der ASVs, die zu den Gattungen Hymenobacter bzw. Deinococcus gehörten (ergänzende Abbildung 4).

Hier stellten wir fest, dass aus Kunststoff gewonnenes DOM sich wesentlich von natürlichem DOM unterschied und das Bakterienwachstum stark förderte. Plastiksickerwasser hat die bakterielle Biomasseproduktion im Vergleich zur Kontrollbehandlung mehr als verdoppelt, obwohl ein Mittelwert (±SD) von nur 4,5 ± 4,0 % der gesamten DOC-Konzentrationen im See hinzukam. Da ein Großteil des durch das Kunststoffsickerwasser bereitgestellten Kohlenstoffs assimiliert werden musste, um den Anstieg des BPP angesichts des mittleren BGE aufrechtzuerhalten, unterstreicht dieses Ergebnis zusätzlich die Bioverfügbarkeit des Kunststoffsickerwassers für die Verwendung durch mikrobielle Gemeinschaften. Obwohl der Anstieg des BPP geringer war als der von Romera-Castillo et al.8 in Ozeanen gemeldete mehr als vierfache Anstieg, fügten wir 7,4-mal weniger DOC hinzu, um die in Seen in der Nähe von Bevölkerungszentren beobachteten Konzentrationen zu reproduzieren (ergänzende Methoden 1). Daher haben wir starke Auswirkungen von Kunststoffen in umweltrelevanten Konzentrationen festgestellt, obwohl Unterschiede zwischen unserer Studie und anderen möglicherweise auf Unterschiede in den Eigenschaften von Hintergrundgewässern zurückzuführen sind. Diese positiven Effekte können bei höheren Sickerwasserkonzentrationen und/oder in anderen Gewässern verschwinden, wie Tetu et al.11 herausfanden, die 1,3- bis 250-mal mehr aus Kunststoff gewonnenes DOM als wir in künstliches Meerwasser einbrachten. Durch die Charakterisierung der einzigartigen molekularen Eigenschaften von Kunststoffsickerwasser liefert unsere Studie nun neue Erkenntnisse darüber, warum und wann Sickerwasser das Bakterienwachstum stimuliert. Insbesondere die hohe Labilität und Bioverfügbarkeit des Kunststoffsickerwassers erhöhte wahrscheinlich BPP und BGE, wie es bei DOC in der natürlichen Umgebung der Fall ist18,19,39,40. Eine zusätzliche Menge Kohlenstoff aus Kunststoffsickerwasser ist wahrscheinlich nicht die einzige Erklärung für diese Ergebnisse, da sie nur einen kleinen Teil des gesamten DOC-Pools ausmachte. Unsere Ergebnisse deuten auch darauf hin, dass hohe Konzentrationen von Plastiksickerwasser, wie sie von Tetu et al.11 verwendet werden, das Bakterienwachstum beeinträchtigen können, da sie große Mengen toxischer Verbindungen, z. B. Oxybenzon, hinzufügen41,42.

Der Anstieg des BGE variierte mit der DOM-Konzentration und -Zusammensetzung des Sees, was darauf hindeutet, dass neben dem Sickerwasser auch die lokale Umgebung eine Rolle spielte. Da BGE, jedoch nicht BPP, mit den Eigenschaften des Sees interagierte, müssen lokale Bakteriengemeinschaften bei niedrigen und hohen FD/DOC-Konzentrationen eine ähnliche Biomasse produziert haben, bei ersteren jedoch mit geringeren Stoffwechselkosten. Niedrigere Kosten könnten entstehen, weil DOM proportional mehr Moleküle mit einem hohen Labilitätsindex bei niedrigen FD/DOC-Konzentrationen enthielt, nachdem wir dem Seewasser Sickerwasser zugesetzt hatten (ergänzende Abbildung 3). Es kann zu geringeren Stoffwechselkosten kommen, wenn Mikroben labilere Substrate verbrauchen können, beispielsweise wenn es ihnen ermöglicht, auf Moleküle abzuzielen, die thermodynamisch besser verfügbar sind43. Mikrobielle Gemeinschaften in diesen Umgebungen könnten sich auch auf solche spezialisiert haben, die effizientere Enzyme für den Abbau der verfügbaren Ressourcen produzieren30,44. FD kann die Anzahl der verfügbaren Nischen für mikrobielle Zersetzer widerspiegeln20,23. Daher könnten Bakterien in Seen mit wenigen Nischen (dh niedrigem FD) am meisten von den Molekülen mit hohem Labilitätsindex profitieren, die wir durch Plastiksickerwasser hinzugefügt haben. Zusammengenommen kann diese Abhängigkeit der Bakterien von bereits vorhandenem DOM erklären, warum ihre Reaktionen in Studien zu Plastiksickerwasser, bei denen verschiedene Quellwässer verwendet wurden, unterschiedlich ausfielen8,11. Allgemeiner gesagt deuten unsere Ergebnisse darauf hin, dass die Reaktion von Mikroben auf Plastiksickerwasser sowohl von der Anzahl potenzieller mikrobieller Nischen abhängt, die durch bestehende DOM geschaffen werden, als auch von der Fähigkeit lokaler Gemeinschaften, diese Nischen zu besetzen.

Die mikrobielle Vielfalt beeinflusste auch den Anstieg des BGE nach der Zugabe von Sickerwasser. Wir fanden insbesondere heraus, dass der Anstieg des BGE nach der Zugabe von Sickerwasser bei höherer Bakterienvielfalt verstärkt wurde. Eine größere Diversität kann die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass Taxa aus Kunststoffen gewonnene Verbindungen effizient nutzen können, wodurch der BGE der gesamten Gemeinschaft steigt. Unseres Wissens hat keine Studie untersucht, wie die Bakterienvielfalt das Ausmaß beeinflusst, in dem BGE auf Ressourcenmanipulation reagiert. Frühere Studien haben stattdessen BGE mit dem Bakterienreichtum in Verbindung gebracht45,46 und Veränderungen des BGE mit der Zusammensetzung der Bakteriengemeinschaft47. Im weiteren Sinne versprechen unsere Ergebnisse, dass einige Taxa besonders gut geeignet sein könnten, aus Kunststoffen gewonnene Verbindungen zu verwenden und sie aus der natürlichen Umgebung zu entfernen.

Indem wir verstehen, wann Plastiksickerwasser von natürlichen Gemeinschaften verwendet wird, haben unsere Ergebnisse weitreichendere Auswirkungen auf aquatische Nahrungsnetze und Bemühungen zur Eindämmung der Umweltverschmutzung. Erstens wird mehr Biomasse an der Basis der Nahrungsnetze mehr Energie in höhere trophische Ebenen übertragen und so das Wachstum höherer Organismen stimulieren48,49. Beispielsweise wuchsen Daphnien auf Mikroplastik ebenso schnell wie auf Algenfütterung10, was darauf hindeutet, dass die Steigerung der Bakterienproduktion aus aus Kunststoff gewonnenem Kohlenstoff das Wachstum höherer trophischer Ebenen unterstützen kann. Zweitens bieten unsere Ergebnisse Erkenntnisse für Bemühungen, Umweltisolate zu identifizieren, die aus Kunststoffen stammende Verbindungen aus der natürlichen Umwelt entfernen könnten. Insbesondere stellten wir fest, dass ASVs der Gattungen Deinococcus und Hymenobacter mit einer hohen Verwendung von Kunststoffsickerwasser in Zusammenhang stehen, was mit früheren Beobachtungen mikrobieller Gemeinschaften im Zusammenhang mit biologisch abbaubaren Kunststofffolien übereinstimmt50. Es wurde auch gezeigt, dass Deinococcus-Taxa mit DNA-Sequenzen übereinstimmen, die für ein kürzlich identifiziertes Polyethylenterephthalatase-Enzym aus Ideonella sakaiensis kodieren51. Zu anderen Taxa, die positiv mit dem bakteriellen Stoffwechsel korrelierten, gehörte Exiguobacterium, von dem zuvor festgestellt wurde, dass es ausschließlich auf Polystyrolfolie wuchs52. Allerdings können sich Bakterien, die in der Lage sind, Sickerwasser zu verwerten, von denen unterscheiden, die Kunststoff selbst abbauen. Jüngste Studien haben phylogenetisch divergierende Bakterien mit der Fähigkeit zum Abbau von Kunststoffen isoliert, darunter Stämme von Proteobakterien – wie Pseudomonas spp.53,54,55, Rhodobacteraceae56, Ideonella sakaiensis57 und Acinetobacter baumannii58 – und Firmicutes wie Bascillus spp.53,55. Viele dieser Taxa waren in unserer Studie stark mit BPP und BGE assoziiert (ergänzende Abbildung 4). Unabhängig davon, ob die Mikroben, die Sickerwasser nutzen, mit denen identisch sind, die es zersetzen, ist die Fähigkeit, Sickerwasser aufzunehmen, wichtig für die Reduzierung der chemischen Verschmutzung durch Kunststoffe11,59 und unsere Ergebnisse zur Identifizierung von Taxa, die dies tun, können dazu beitragen, biologische Sanierungsbemühungen zu lenken.

Unsere Studie weist mindestens drei Einschränkungen auf, obwohl eindeutige Auswirkungen von Kunststoffen auf den Stoffwechsel mikrobieller Gemeinschaften festgestellt wurden. Zunächst haben wir uns ausschließlich auf Bakterien konzentriert, aber auch andere Mikroorganismen wie Mikroalgen und Pilze werden von Kunststoffen und Kunststoffsickerwasser befallen60,61,62,63. Diese zusätzlichen Wechselwirkungen können zusätzlich zu den hier beobachteten Auswirkungen von Bakterien einen weiteren Einfluss auf die Gesamtreaktion des Ökosystemstoffwechsels auf die Plastikverschmutzung haben. Zweitens haben wir nur LDPE ausgelaugt. Die chemische Zusammensetzung des Sickerwassers anderer Kunststoffe wird wahrscheinlich unterschiedlich sein, sodass die Art des in Seen vorhandenen Kunststoffs neben der lokalen Umwelt auch Bakterien beeinflussen kann. Allerdings ist LDPE der am häufigsten in Gewässern vorkommende Kunststoff35 und dürfte daher den größten Beitrag zum DOM-Pool leisten, der für Bakterien zur Verfügung steht. Schließlich verwendete unsere Studie eine einzelne LDPE-Konzentration, die repräsentativ für die Kunststoffkonzentrationen in Seen in der Nähe von Bevölkerungszentren war (ergänzende Methoden 1). Höhere Konzentrationen, wie sie beispielsweise an Abfallentsorgungsstandorten vorkommen, können weniger positive Auswirkungen auf Mikroorganismen haben, insbesondere wenn sich höhere Konzentrationen toxischer Zusatzstoffe ansammeln11. Unabhängig davon werden Kunststoffe die Umwelt über Jahrzehnte hinweg belasten64. Unsere Ergebnisse sind daher wertvoll, da sie darauf hindeuten, dass einige Seen (z. B. hohe DOC-Konzentrationen, funktionell vielfältige DOM, geringe Bakterienvielfalt) aus Kunststoffen gelöstes Sickerwasser am wenigsten entfernen können und daher am meisten von einem künftigen Verschmutzungsmanagement profitieren würden.

Wir haben zwischen August und September 2019 29 Seen in ganz Skandinavien beprobt. Die Seen befanden sich zwischen den Breitengraden 59,1°N und 70,3°N, um breite Umweltgradienten zu erfassen (ergänzende Abbildung 1). Beispielsweise unterschieden sich die Seen in der Tiefe (Bereich: 0,9–303 m) und der Fläche (0,01–464 km2) und unterschieden sich zum Zeitpunkt der Probenahme in der mittleren Oberflächentemperatur (9,4–20,6 °C) und dem pH-Wert (5,81). –6,95), DOC-Konzentration (0,55–7,97 mg L−1) und DOM-Funktionsvielfalt (6,12–6,96).

Die Seen wurden an ihrer tiefsten Stelle beprobt. Wir haben 10 l Oberflächenwasser in einer mit Säure gewaschenen Nalgene-Flasche gesammelt. An 20 Seen haben wir die Zusammensetzung der Mikrobengemeinschaft sofort erhalten, indem wir 1000 ml Wasser durch eine 0,2 µm Sterivex-Filtereinheit (Millipore) geleitet haben. Die Filter wurden bis zur Laboranalyse bei –20 ° C gelagert. Anschließend haben wir den pH-Wert und die Temperatur des Seewassers mit einer Multisonde (HI-99171, Hanna Instruments) gemessen. Schließlich wurden in 22 Seen Gesamtstickstoff (TN), DOC und DOM gesammelt, indem 500 ml Wasser durch vorverbrannte Glasfaserfilter (0,5 µm nominale Porengröße, Macherey-Nagel) in drei bernsteinfarbene Glasflaschen ohne Kopfraum gefiltert wurden. Die Flaschen wurden mit 0,5 ml 10 %iger HCl auf pH 2 angesäuert und im Dunkeln gelagert. Das restliche Wasser wurde vor Beginn des Experiments bis zu drei Stunden lang im Dunkeln in der Nalgene-Probenahmeflasche aufbewahrt.

Plastiktüten aus LDPE – dem häufigsten Kunststofftyp in Süßwasser35 – wurden von vier großen Einkaufsketten (John Lewis, Superdrug, Clintons und Next) in Cambridge, England, gesammelt und in 1 cm2 große Quadrate geschnitten. 240 Quadrate (60 von jeder Einkaufskette) wurden in 150 ml destilliertem Wasser bei 25 °C 7 Tage lang unter einer LED-Lampe inkubiert, die eine natürliche UV-Exposition simulierte (Wellenlänge 395–530 nm, 100 µmol Photonen m−2 s−1 Licht). Intensität) und unter ständiger Bewegung, um den Transport in der Umwelt zu simulieren8. Ein separater Kolben mit 125 ml destilliertem Wasser ohne Kunststoffe wurde ebenfalls unter den gleichen Bedingungen wie eine Kontrolle inkubiert, die bestätigte, dass bei unserem Behandlungsprozess kein DOM ausgelaugt wurde. Am Ende der Inkubation wurde das Wasser zur Verwendung im Experiment durch vorgespülte 0,2 µm Zelluloseacetat-Spritzenfilter (Sartorius AG) in dunkle, vorgebrannte Glasfläschchen ohne Kopfraum gefiltert. Wir verwendeten eine restriktivere Filtergröße als bei der Konservierung von See-DOM, da wir sicherstellen wollten, dass absolut keine Labormikroben die experimentellen Behandlungen kontaminieren und in das Seewasser gelangen können. Die Inkubationen wurden für DOM- und DOC-Messungen wie für Seegewässer aufbewahrt. Wir verwendeten Wasser aus dem 0,2-µm-Filtrat anstelle einer größeren Porengröße wie in den Seen, um genau zu messen, was in den experimentellen Behandlungen hinzugefügt wurde.

Wir haben die funktionelle Diversität (FD) von Seewasser und Plastiksickerwasser DOM mithilfe der Fourier-Transformations-Ionenzyklotronresonanz-Massenspektrometrie (FT-ICR-MS) geschätzt. Das DOM wurde wie zuvor in Dittmar et al.22 beschrieben in der Festphase extrahiert. Kurz gesagt, der DOM aus den 500-ml-Flaschen wurde auf 1 g eines Styrol-Divinylbenzol-Polymers (Bond Elut PPL, Agilent) zurückgehalten und mit 4 ml hochreinem Methanol (LC-MS LiChrosolv, Merk) eluiert. Die resultierenden Extrakte wurden in einer 1:1 (v:v) Methanol:Wasser-Lösung auf eine Endkonzentration von 2,5 ppm verdünnt. 100 µL der verdünnten Extrakte wurden direkt im negativen Modus mittels Elektrospray-Ionisation in ein 15 Tesla Solarix XR FT-ICR-MS (Bruker Daltonics, Deutschland) infundiert. Für jeden See wurden 200 Scans gesammelt und die Scans dann mit der DataAnalysis-Software (Bruker Daltonics, Deutschland) kalibriert. Massen im Bereich von 150 bis 1000 m/z wurden exportiert und die Online-Plattform ICBM-OCEAN65 zur Zuordnung von Molekülformeln genutzt. FD wurde wie bei Mentges et al.23 berechnet, wobei Unterschiede in der Anzahl der Kohlenstoffatome in den Molekülformeln verwendet wurden, wobei ein größerer Wert auf eine größere Diversität in der Größe der Molekülformeln hinweist. Wir haben auch die Bioverfügbarkeit des Plastiksickerwassers und des Seewasser-DOM geschätzt, indem wir Summenformeln mit einem H:C-Verhältnis ≥1,5 als mit einem hohen Labilitätsindex klassifiziert haben21. Die DOC- und TN-Konzentrationen in den Proben wurden innerhalb eines Monats nach der Probenahme mit einem Shimadzu TOC-L TNM-L-Analysegerät (Shimadzu Corporation, Japan) gemessen.

An jedem See wurden Inkubationen eingerichtet, um die Wirkung von Plastiksickerwasser zu testen (ergänzende Abbildung 2). Neun 125-ml-Glasflaschen wurden mit 125 ml des gesammelten Seewassers gefüllt. Drei Flaschen erhielten entweder 4,6 ml Sickerwasser, 4,6 ml destilliertes Wasser oder keine weitere Zugabe. Das Sickerwasservolumen wurde so bestimmt, dass 0,1 mg CL−1 zugegeben wurden. Es wurde angenommen, dass diese Konzentration repräsentativ für die Menge an Kohlenstoff ist, der aus Kunststoffen in der Umwelt ausgewaschen wird, basierend auf: (1) der Konzentration von Kunststoffen in Seen in der Nähe von Städten in Südeuropa, (2) der Dichte und dem Volumen von LDPE-Plastiktüten und ( 3) die erwartete Auslaugungsrate von Kunststoffen (Berechnungen in Ergänzungsmethoden 1). Vor dem Fortfahren wurden die Flaschen mit PTFE/Gummi-Septen luftdicht verschlossen, um sicherzustellen, dass keine Blasen vorhanden waren. Flaschen mit reinem Seewasser wurden direkt verarbeitet, um Messungen für den Beginn der Inkubation zu liefern, während Flaschen, denen destilliertes Wasser oder Plastiksickerwasser zugesetzt wurde, 72 Stunden lang im Dunkeln bei Umgebungstemperatur inkubiert wurden. Identische Fläschchen wurden auch für Sauerstoffkonzentrationsmessungen zur Ableitung von BGE vorbereitet. Seewasser mit entweder Plastiksickerwasser oder Seewasser mit destilliertem Wasser – wie zuvor beschrieben – wurde in dreifacher Ausfertigung ohne Kopfraum in gasdichte 25-ml-Glasfläschchen gegeben. Plastiklauge oder destilliertes Wasser (0,9 ml) wurde in der gleichen Konzentration (0,1 mg CL-1) wie bei der oben beschriebenen Inkubation hinzugefügt.

Zur Bestimmung der Bakterienaktivität wurden BPP und Atmung nach einer 72-stündigen Inkubation gemessen. Die bakterielle Produktivität wurde auf der Grundlage der Proteinproduktion unter Verwendung der Kohlenstoffaufnahme als Proxy geschätzt36. Kurz gesagt, 17 nM [3H]-Leucin wurden zu 1,5 ml Probenwasser hinzugefügt, das aus jeder Inkubationsflasche in einem 2-ml-Zentrifugenröhrchen gesammelt wurde. Anschließend wurden einer Probe aus jeder Behandlung in jedem See 300 µL 50 %ige Trichloressigsäure (TCA) zugesetzt (im Folgenden als „abgetötet“ bezeichnet), während der anderen Probe (im Folgenden als „lebend“ bezeichnet) nichts hinzugefügt wurde. Alle Proben wurden 1 Stunde lang im Dunkeln bei Seetemperatur inkubiert. Am Ende der Inkubation wurden den lebenden Proben 300 µL 50 % TCA zugesetzt. Die Zellen wurden durch Zentrifugation (10 min, 16.000 × g) ausgefällt. Die Pellets wurden mit 1 ml 5 % TCA gewaschen, erneut zentrifugiert (10 Min., 16.000 × g) und der Überstand entfernt. Die Proben wurden an der Luft getrocknet, bevor 1 ml des flüssigen Szintillationscocktails Optiphase HiSafe 3 hinzugefügt wurde. Die Zählwerte pro Minute (CPM) wurden unter Verwendung eines Triathler-Flüssigkeitsszintillationszählers (Hidex Oy, Finnland) zusammen mit einem Standard bekannter Konzentration und zwei Leerwerten (nur 1 ml Szintillationsflüssigkeit und ein leeres Eppendorf-Röhrchen) zur Kalibrierung gemessen. CPMs wurden in Zerfälle pro Minute umgerechnet, wobei die getöteten und leeren Tiere von jedem Lebendwert abgezogen wurden und die Zähleffizienz basierend auf dem Standard angepasst wurde. Diese Werte wurden dann in die Kohlenstoffaufnahme umgerechnet66.

Der Sauerstoffgehalt im Wasser wurde vor und nach der Inkubation gemessen, um die Atmungsfrequenz zu bestimmen. Ein Fläschchen von jeder Behandlung wurde sofort gemessen, die anderen beiden wurden nach 72 Stunden im Dunkeln gemessen. Wir verwendeten faseroptische Optoden, die an ein OXY-1 ST-Messgerät (PreSens, Deutschland) angeschlossen waren, um die Sauerstoffkonzentration als Prozentsatz der Luftsättigung in jedem 25-ml-Fläschchen aufzuzeichnen67,68. Die Messwerte wurden jede Sekunde registriert, bis ein stabiler Zustand erreicht war – bei 90 % der Proben wurde dieser innerhalb von 5 Minuten erreicht. Die Sauerstoffkonzentration wurde dann aus dem Median der letzten 10 stabilen Werte in der Zeitreihe abgeleitet. Druck, Temperatur und Salzgehalt wurden ebenfalls aufgezeichnet und zur Korrektur der Werte auf Standardbedingungen verwendet.

Um festzustellen, ob Bakterien Kohlenstoff effizient für ihr Wachstum nutzen, wurde die Bakterienwachstumseffizienz (BGE) gemäß einer Übersicht von del Giorgio und Cole69 berechnet. BPP und Atmung wurden in Einheiten von Mol Kohlenstoff pro Stunde umgerechnet, wobei ein Atmungsquotient von eins angenommen wurde. Anschließend berechneten wir den Anteil des gesamten in die Biomasse eingebauten Kohlenstoffs, indem wir den für das Wachstum verwendeten Kohlenstoff (BPP) durch die Summe von BPP und Atmung dividierten .

Zusätzlich zu den DOM-Eigenschaften haben wir untersucht, wie die Zusammensetzung und Vielfalt der Bakterien ihre Reaktionen auf Plastiksickerwasser beeinflusst. Um Bakteriengemeinschaften zu charakterisieren, wurde DNA aus den Sterivex-Filtern nach einem etablierten Protokoll70 mit geringfügigen Änderungen extrahiert.

Kurz gesagt, wir haben die Filter, die unter sterilen Bedingungen von der Filtereinheit getrennt wurden, in ein Kryorohr mit Siliziumdioxid- und Zirkonoxidkügelchen (3,0, 0,7 und 0,1 mm Durchmesser) gegeben und anschließend 15 Minuten lang bei 2850 U/min verwirbelt. Dann fügten wir 0,6 ml Phenol-Chloroform-Isopropanol (25:24:1), 0,6 ml 5 % Cetrimoniumbromid, 60 µl 10 % Natriumdodecylsulfat und 60 µl 10 % N-Lauroylsarcosin hinzu und verwirbelten die Lösung bei 2850 U/min für 15 Min. Anschließend haben wir die Proben 15 Minuten lang bei 4 ° C und 16 × g zentrifugiert und den Überstand gesammelt. Zum Überstand gaben wir ein gleiches Volumen (ca. 0,6 ml) Chloroform-Isopropanol (24:1), vermischten die Proben durch Inversion und zentrifugierten 10 Minuten lang bei 4 °C und 16 × g. Wir sammelten erneut den Überstand und präzipitierten die DNA über Nacht bei 4 °C in Polyethylenglykol mit 1,6 M Natriumchlor. Wir zentrifugierten die Proben erneut 90 Minuten lang bei 4 °C mit 17 × g, entfernten den Überstand und wuschen das Pellet mit eiskaltem (–20 °C) 70 %igem Ethanol. Die DNA wurde in hochreinem Wasser gelöst und auf einem Qubit-Fluorometer (ThermoFisher, USA) quantifiziert. Wir haben auch DNA aus einem ZymoBIOMICS™ Microbial Community Standard (Zymo Research, USA) und nukleasefreiem Wasser (Qiagen, Deutschland) extrahiert, um als Positiv- bzw. Negativkontrolle zu dienen. Die Bibliotheken wurden genau wie die Seeproben vorbereitet.

Wir haben die V6- und V8-Regionen des 16S-rRNA-Gens mit den bakterienspezifischen Primern71 5' ACGCGHNRAACCTTACC 3' und 5' ACGGGCRGTGWGTRCAA 3' amplifiziert. Die Proben wurden mit 2 × 300 bp Paired-End auf einem Illumina MiSeq bei der Integrated Microbiome Resource (Halifax, Nova Scotia, Kanada)71 sequenziert. Aus der Negativkontrolle wurde keine DNA gewonnen und in der Positivkontrolle waren keine Verunreinigungen vorhanden. Anschließend haben wir mit cutadapt72 die Primer aus den Rohsequenzen entfernt und eine Taxonomie mit der DADA2-Pipeline73 und der Silva v132-Datenbank74 zugewiesen. Insgesamt wurden 1,7 Millionen Lesevorgänge in 2148 Amplikonsequenzvarianten (ASVs) klassifiziert, was 75 % der gesamten Rohlesevorgänge ausmachte, und wir verwendeten diese zur Berechnung des Shannon-Diversitätsindex75. Die Rohsequenzen wurden in der EBI-Datenbank unter der Zugangsnummer PRJEB49321 hinterlegt.

Die Wirkung von Kunststoffen auf BPP und BGE wurde mithilfe linearer Mixed-Effects-Modelle getestet. Da sowohl BPP als auch BGE nicht normalverteilt waren, wurden sie vor der Analyse einer natürlichen Logarithmustransformation unterzogen. Anschließend haben wir die folgenden festen Prädiktoren für jede bakterielle Reaktion berücksichtigt: funktionelle Vielfalt des DOM des Sees, Bakterienvielfalt (Shannon-Index), DOC- und TN-Konzentrationen, Seewassertemperatur, pH-Wert und Breitengrad. Die letztgenannte Variable wurde einbezogen, um Unterschiede in der Seelage zu kontrollieren, von der bekannt ist, dass sie die Zusammensetzung der Bakteriengemeinschaft beeinflusst76, und die unserer Hypothese zufolge die gesamte Bakterienreaktion beeinflussen könnte. Wir haben in unserem Modell eine Interaktion zwischen jedem Prädiktor und der experimentellen Behandlung (z. B. plastische Behandlung oder Kontrollbehandlung) berücksichtigt, die ebenfalls als Haupteffekt berücksichtigt wurde. Wir haben wiederholte Messungen desselben Sees berücksichtigt, indem wir die See-ID als Zufallseffekt einbezogen haben. Die Modelle wurden zunächst unter Verwendung der Maximum-Likelihood-Methode mit der lmer-Funktion aus dem lme4-Paket in R-Version 3.5.377 angepasst. Um Multikollinearität zu vermeiden, haben wir Korrelationen zwischen Modellparameterschätzungen untersucht. Wenn zwei Variablen mit einer Pearson-Korrelation r > 0,90 korrelierten, wurde der biologisch relevanteste Begriff für die Aufnahme in das Modell ausgewählt. Das am besten unterstützte Modell wurde dann durch schrittweise Rückwärtseliminierung unter Verwendung der Funktion drop1 von lme4 ermittelt. Feste Effekte wurden gelöscht, wenn ihre Beibehaltung den Akaike-Informationskriteriumswert des Modells nicht um mehr als zwei verringert hätte. Im Haupttext wurden nur Ergebnisse des am besten unterstützten Modells berichtet, das mit eingeschränkter maximaler Wahrscheinlichkeit neu angepasst wurde. Konfidenzintervalle wurden aus diesen Modellen unter Verwendung des emmeans-Pakets78 berechnet.

Wir haben herausgefunden, welche ASVs mit Veränderungen des BPP und BGE nach der Zugabe von Plastiksickerwasser verbunden sind. Wir haben die log2-fache Änderung der relativen Häufigkeit jedes ASV im Verhältnis zu den fachen Zunahmen von BGE oder BPP separat geschätzt, indem wir mithilfe der DESeq-Funktion im DESeq279 R-Paket separate negative binomiale verallgemeinerte lineare Modelle an Lesezahlen angepasst haben. Alle ASVs mit <100 Lesevorgängen wurden entfernt, um Korrelationen mit seltenen Taxa zu vermeiden, deren Häufigkeit stärker stochastischen Schwankungen unterliegen könnte. Die P-Werte wurden angepasst, um Mehrfachvergleiche mit der Benjamini-Hochberg-Methode79 zu korrigieren, und unterhalb eines Schwellenwerts von 0,05 als statistisch signifikant angesehen.

Weitere Informationen zum Forschungsdesign finden Sie in der mit diesem Artikel verlinkten Nature Research Reporting Summary.

Die in dieser Studie generierten BPP- und BGE-Daten können von FigShare heruntergeladen werden (https://figshare.com/articles/dataset/BPP_data/19692031; https://figshare.com/articles/dataset/BGE_data/19692028). Die DNA-Sequenzen können aus der EBI-Datenbank (https://www.ebi.ac.uk/services/dna-rna) unter der Zugangsnummer PRJEB49321 heruntergeladen werden.

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Wir danken Carolyn Ewins, Sophie Guillaume und Sam Woodman für ihre Hilfe bei der Feldarbeit. Diese Arbeit wurde durch einen H2020 ERC Starting Grant 804673 an AJT finanziert.

Ecosystems and Global Change Group, Department of Plant Sciences, University of Cambridge, Cambridge, CB2 3EA, Vereinigtes Königreich

Eleanor A. Sheridan, Jérémy A. Fonvielle, Samuel Cottingham, Yi Zhang und Andrew J. Tanentzap

Institut für Zoologie, Universität Cambridge, The David Attenborough Building, Cambridge, CB2 3QZ, Vereinigtes Königreich

Eleanor A. Sheridan und David C. Aldridge

Institut für Chemie und Biologie der Meeresumwelt (ICBM), Universität Oldenburg, 26129, Oldenburg, Deutschland

Thorsten Dittmar

Helmholtz-Institut für Funktionelle Marine Biodiversität an der Universität Oldenburg (HIFMB), 26129, Oldenburg, Deutschland

Thorsten Dittmar

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EAS, JAF, DCA und AJT haben die Studie entworfen. EAS, JAF, SC und YZ führten experimentelle Arbeiten durch. EAS, JAF, TD und AJT analysierten Daten. TD, DCA und AJT überwachten die Studie. EAS, JAF und AJT haben den ersten Entwurf des Manuskripts verfasst und alle Co-Autoren haben das endgültige Manuskript kommentiert und genehmigt.

Korrespondenz mit Eleanor A. Sheridan oder Andrew J. Tanentzap.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Nature Communications dankt Isaac Dennis Amoah, Sara Rodríguez-Mozaz und den anderen, anonymen Gutachtern für ihren Beitrag zum Peer-Review dieser Arbeit. Peer-Reviewer-Berichte sind verfügbar.

Anmerkung des Herausgebers Springer Nature bleibt hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten neutral.

Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht durch gesetzliche Vorschriften zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Nachdrucke und Genehmigungen

Sheridan, EA, Fonvielle, JA, Cottingham, S. et al. Plastikverschmutzung fördert mehr mikrobielles Wachstum in Seen als natürliches organisches Material. Nat Commun 13, 4175 (2022). https://doi.org/10.1038/s41467-022-31691-9

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Eingegangen: 10. Juni 2021

Angenommen: 29. Juni 2022

Veröffentlicht: 26. Juli 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-022-31691-9

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Nature Reviews Mikrobiologie (2022)

Journal of Environmental Health Science and Engineering (2022)

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