行業應用｜基于超算的環境宏基因組數據分析平臺

在解析錳氧化過程中，利用宏基因組分析平臺，發現錳氧化過程和氨氧化過程存在耦合作用。錳氧化的過程中其實缺乏在濕地中的探索，我們在全國各個城市進行濕地樣本收集。對根際土和非根際土進行宏基因組測序，以及常規的理化指標的測定。

可以看到，宏基因組的測序量大約是3.7個TB。19年底到20年上半年，我的整個服務器都在跑這個數據還沒有跑完。在開發了基于超算的計算流程和計算軟件后，兩個月內完成了所有的計算任務。簡單分享一下我計算的成果。

我發現在蘆葦根際中錳氧化物的豐度含量比較高。錳氧化主要是微生物（介導）的，所以我就好奇這個過程中到底有沒有錳氧化基因有一個富集呢。基因的豐度是通過宏基因測序，然后加上計算獲得的。我在對它進行不同分類比較的時候發現，根際和非根際錳氧化基因的組成類型其實是不一樣的，植物根際可以顯著的富集幾種類型的錳氧化基因。

除此之外，濕地植物的根際核心微生物和錳氧化的含量，有些微生物是和它呈正相關的，有些是呈負相關的。正負相關的這些微生物中，最明顯的功能上的區別在于：正相關的這些微生物中有一部分是能夠執行氨氧化過程的。同樣的，在人工濕地中我們發現了錳氧化物和鐵氧化物都是微生物群落結構關鍵的驅動因子，同時，錳氧化物的含量和氨氮濃度之間呈非常顯著的正相關性。大家都知道氨氧化很大程度上是由微生物（介導）的，尤其是在人工濕地水處理的過程中。在錳的氧化過程中，錳氧化物起到了非常關鍵的作用。它們二者之間到底有沒有比較強的關聯性呢？在生物學角度，我們對錳氧化基因和氨氧化基因之間進行了線性的回歸分析，分析發現它們兩個之間有非常強的線性關系。是不是別的氮轉化的過程也和錳氧化的基因有這樣的相關性呢？我們把剩下的一些氮轉化過程的關鍵基因與錳氧化基因進行了關聯分析，發現除了氨氧化基因，別的氮轉化基因并沒有和錳氧化基因形成顯著的線性相關性。

我們又通過自建amoA的數據庫，把執行氨氧化過程的微生物分成氨氧化古菌、氨氧化細菌和完全氨氧化菌。通過比較分析，我們發現人工濕地中常規的水處理環境中，完全氨氧化菌的比重比較高，高于常規的氨氧化細菌，并且錳氧化基因的豐度也與完全氨氧化菌之間呈正相關性。

對環境的解析過程，最主要的目的之一是為了把它更好的應用于污染治理過程中，在河北省晉州市龍門村，我們搭建了一個人工濕地的中試裝置。面向當地農村的生活污水，我們在一些人工濕地中人為的向其中加入錳砂，即錳氧化物。我們發現加入的這部分錳氧化物可以提升氨氮的去除負荷，同時amoA的豐度也是得到了非常強的提升。