Metagenomische Einblicke in Nährstoff- und hypoxische Mikrobengemeinschaften an der Makrofouling-/Stahl-Grenzfläche, die zu schwerer MIC führen

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Jun 13, 2023

Metagenomische Einblicke in Nährstoff- und hypoxische Mikrobengemeinschaften an der Makrofouling-/Stahl-Grenzfläche, die zu schwerer MIC führen

npj Materialabbau

npj Materials Degradation Band 7, Artikelnummer: 41 (2023) Diesen Artikel zitieren

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Anhaftendes Makrofouling in Meeresumgebungen verursachte komplexe Korrosion von Stahloberflächen, was zu lokaler Korrosion an der Grenzfläche Auster/Stahl und gleichmäßiger Korrosion an der Grenzfläche Ascidian/Stahl führte. Sulfatreduzierende Bakterien (SRB) sind an dem mikrobiologisch beeinflussten Korrosionsprozess (MIC) an mit Makrofouling bedeckten Grenzflächen beteiligt. Um die Rolle mariner Biofilme als Schlüsselmediatoren im MIC-Prozess besser zu verstehen, wurden metagenomische Techniken eingesetzt, um mikrobielle Gemeinschaften und ihre Reaktion auf die Abdeckung durch Makrofouling zu untersuchen. Im Vergleich zu Ascidianen stimulierte die gebildete lokale anaerobe Zone an der Grenzfläche Auster/Stahl das Wachstum von SRBs, was zu einem höheren FeS-Gehalt und schwerer lokaler Korrosion führte. Es wurde festgestellt, dass SRB Desulfovibrio und Desulfobulbus zusammen mit dem SRB-bezogenen Funktionsgen dsr zunahmen, während die Sauerstoff-bezogenen Funktionsgene coxC, ccoN, ccoO, ccoP und ccoQ abnahmen. Im Gegensatz dazu wiesen Stahloberflächen ohne Makrofouling-Bedeckung die reichsten mikrobiellen Gemeinschaften auf, wiesen jedoch eine geringere MIC auf, was darauf hindeutet, dass kein direkter Zusammenhang zwischen der mikrobiellen Häufigkeit/Diversität und der Förderung der Stahlkorrosion besteht.

Unter marinen Bewuchsorganismen versteht man allgemein Tiere, Pflanzen und Mikroorganismen, die sich an der Oberfläche von Meeresanlagen ansiedeln. Basierend auf der Körpergröße werden sie in Mikrofouling-Organismen (Mikrometer-Skala) und Makrofouling-Organismen (Zentimeter-Skala)1,2,3 eingeteilt. Bewuchsorganismen können sich nachteilig auf Meeresinfrastrukturen wie Schiffe, Brücken, Ölplattformen und Pipelines auswirken3,4,5,6. Derzeit gibt es zwei Hauptforschungsrichtungen hinsichtlich des Zusammenhangs zwischen Biofouling und Metallkorrosion im Meer.

Untersuchen Sie zunächst die Wirkung von Mikroorganismen auf die Metallkorrosion im Meer. Es wird angenommen, dass Mikroorganismen maßgeblich zum Rostprozess von Metall beitragen. Biofilmbildende Mikroorganismen können sich schnell auf Metalloberflächen ansiedeln und eine hochkomplexe, dynamische dreidimensionale (3D) Struktur bilden, die MIC7,8 beschleunigen oder hemmen kann. Derzeit konzentriert sich die Forschung zu marinen korrosiven Mikroorganismen hauptsächlich auf kultivierbare Bakterien im Labor, um die Auswirkungen gemischter oder einzelner Kolonien auf die Metallkorrosion unter simulierten Feldumgebungen oder kontrollierten Versuchsbedingungen zu untersuchen9,10,11. In zahlreichen Artikeln wurde die Wirkung von sulfatreduzierenden Bakterien (SRB)12,13,14,15, nitratreduzierenden Bakterien (NRB)16,17,18, säureproduzierenden Bakterien (APB)19 und Eisenbakterien untersucht (IB)20,21 zur Metallkorrosion in der Meeresumwelt. Unter anoxischen Bedingungen gelten SRB allgemein als Hauptverursacher von MIC14, die Sulfat als terminalen Elektronenakzeptor zum Abbau organischer Verbindungen nutzen können, was zur Bildung korrosiver Sulfide führt12,13,14,15. Gu et al.22,23 klassifizierten anaerobe MIC-Anfälle in zwei verschiedene Typen: extrazelluläre Elektronentransfer-MIC (EET-MIC), verursacht durch die Atmung von Mikroben, und Metaboliten-MIC (M-MIC), verursacht durch die Sekretion ätzender Metaboliten. In letzter Zeit wird die Erforschung des Mechanismus der MHK immer intensiver. Zhou et al.24 fanden heraus, dass Shewanella oneidensis MR-1, ein attraktiver Modellmikroorganismus, unter aeroben Bedingungen direkt Elektronen aus eisenhaltigen Metallen verbrauchen kann. Die Ergebnisse zeigen, dass Korrosion über einen wichtigen Weg des direkten Elektronentransfers zwischen Metall und Mikrobe erfolgen kann. Als mögliche Korrosionsmechanismen durch S. oneidensis und verwandte Arten wurden anaerobe Korrosion über Flavine oder H2 als Elektronentransporter sowie die direkte Elektronenaufnahme von Fe0 vorgeschlagen25,26,27,28. Tang et al.28 fanden heraus, dass Edelstahlkorrosion durch direkten Elektronentransfer von Eisen zu Mikroben durch Geobacter Sulfurreducens und Geobacter Metallireducens erfolgt, bei denen es sich um Elektrotrophen handelt, von denen bekannt ist, dass sie Elektronen von anderen Mikroben oder Elektroden direkt aufnehmen. Es wurde bestätigt, dass ein weiteres repräsentatives marines elektroaktives Bakterium, Pseudomonas aeruginosa, ein weit verbreitetes Bakterium, das für die Entwicklung von Biofilmen in Meereslebensräumen zuständig ist, durch extrazellulären Elektronentransfer (EET) schwere MIC auf Kohlenstoffstahl verursacht29,30,31. Zhou et al.31 fanden heraus, dass die Biokorrosion von Edelstahl in Meerwasser durch den extrazellulären Elektronentransfer beschleunigt wurde, der für das Gen phzH von Pseudomonas aeruginosa kodiert. Da es jedoch 105–106 Arten von Mikroorganismen in der Umwelt gibt, ist die Untersuchung eines einzelnen Mikroorganismus limitierend. Daher leistet die Analyse mikrobieller Gemeinschaften in der korrosiven Meeresumwelt auch einen wesentlichen Beitrag zur Erforschung mariner MIC32,33. Eine gute Idee liefert die Hochdurchsatz-Sequenzierungstechnologie. Die Hochdurchsatzsequenzierung, die sich von der herkömmlichen Sanger-Sequenzierung (Didesoxy) unterscheidet, ist eine Technik, mit der eine große Anzahl von Nukleinsäuremolekülen gleichzeitig parallel sequenziert werden kann34,35,36,37,38. Typischerweise kann eine einzelne Sequenzierungsreaktion Sequenzierungsdaten von nicht weniger als 100 MB erzeugen. Procopio et al.38 schlugen vor, dass Methoden wie Metagenomik, Metatranskriptom und Metabolomik in Kombination mit Sequenzierungsdaten aus Umweltproben neue Horizonte für das Verständnis der Rolle korrosiver mikrobieller Biofilme eröffnen werden. Das Aufkommen von Hochdurchsatz-DNA-Sequenzierungstechniken hat die Identifizierung mikrobieller Spezies erleichtert, die sowohl direkt als auch indirekt an Korrosionsprozessen von Legierungen beteiligt sind38. Huttunen-Saarivirta et al.35 zeigten mithilfe der Hochdurchsatzsequenzierung (HTP-Sequenzierung) Unterschiede zwischen den Edelstahlsorten im Korrosionsverhalten und der Biofouling-Tendenz in Brackmeerwasser auf. Zhang et al.32 nutzten Hochdurchsatzsequenzierung, um die mikrobielle Gemeinschaft in der Rostschicht auf der Metalloberfläche nach 30-monatigem Eintauchen in Meerwasser zu untersuchen. Sie schlugen vor, dass jede Metalllegierung, einschließlich Kohlenstoffstahl, Kupferlegierung und Aluminiumlegierung, zur Entwicklung einer eigenen mikrobiellen Gemeinschaft führen würde. Darüber hinaus bildeten sich in den inneren, mittleren und äußeren Rostschichten von Kohlenstoffstahl verschiedene korrosionsbedingte mikrobielle Gemeinschaften.

Zweitens untersuchen Sie die Wirkung mariner Makrofouling-Organismen auf die Metallkorrosion. Makrofouling kann je nach Vorhandensein oder Fehlen von kalkhaltigen Schalen in Weichfouling (nicht kalkhaltige Algen, Schwämme und Ascidien usw.) und Hartfouling (Seepocken, Austern usw.) eingeteilt werden3,39. Es wurde beobachtet, dass die Anhaftung von Makrofouling die Integrität und Leistung von Offshore-Strukturen erheblich beeinträchtigen kann6,40,41. Beispielsweise kann die Makroverschmutzung von Kalkschalen wie Austern und Seepocken zu schwerer lokaler Korrosion von Meeresanlagen führen40. Die häufigste Erklärung für dieses Phänomen ist, dass durch die Anhaftung von Makrofouling eine „biologische Einschlussschicht“ auf der Stahloberfläche entsteht. Im Inneren der Schicht entsteht eine sauerstoffarme Umgebung, während außerhalb der Schicht ausreichend Sauerstoff vorhanden ist. Die Bildung von Sauerstoffkonzentrationszellen beschleunigt die Spaltkorrosion an der Grenzfläche zwischen Makrofouling und Stahl3.

Allerdings bildet die Schnittstelle zwischen Makrofouling und Stahl ein eigenständiges Ökosystem. Die Hauptbestandteile der Makrofouling-Sekrete sind Proteine ​​und Polysaccharide, die eine eutrophe Umgebung schaffen, die das mikrobielle Wachstum fördert42,43,44,45. Perme et al.46 fanden heraus, dass schwere lokale Korrosion von Unterwasser-Stahlbrückenpfählen in Florida mit Korrosion zusammenhängt, die durch Makrofouling und Mikroorganismen beeinflusst wird. Sie fanden außerdem heraus, dass Risse, die durch Makrofouling-Schadstoffe entstehen, einen erheblichen Einfluss auf das Wachstum von SRB und die Entwicklung von MIC haben. Der von SRB dominierte MIC-Prozess entwickelt sich schnell in geschlossenen Umgebungen, die von Makrofouling-Organismen bewohnt sind5. Um die durch Makrofouling-Bedeckung beeinflusste Korrosion zu untersuchen, ist es daher notwendig, den Stahlkorrosionsmechanismus unter dem synergistischen Effekt von Mikrobengemeinschaft und Makrofouling zu ermitteln, indem das Grenzflächenkorrosionsverhalten sowie die Häufigkeit und Vielfalt von Mikroorganismen untersucht werden.

In dieser Studie untersuchten wir das Korrosionsverhalten von Oberflächen aus hochfestem, niedriglegiertem Stahl, die mit Austern (repräsentativ für Organismen mit hartem Bewuchs) und Ascidianen (repräsentativ für Organismen mit weichem Bewuchs) bedeckt sind, mithilfe von Feldexperimenten und Laborcharakterisierung. Wir verwendeten Hochdurchsatz-Sequenzierungstechnologie, um die mikrobiellen Gemeinschaftseigenschaften der Rostschicht an der Grenzfläche zwischen Makrofouling und Stahl auf der Grundlage der Korrosionsarten und der Zusammensetzung der Rostschicht zu untersuchen. Darüber hinaus untersuchten wir die mikrobiellen Gemeinschaften in Austernsekreten und -geweben aufgrund ihrer Rolle bei der lokalen Korrosion. Unsere Ergebnisse zeigten, dass die an der Grenzfläche gebildete heterogene aerobe/anaerobe Mikroumgebung und die durch Makrofouling-Sekrete bereitgestellte Nährstoffquelle zum Wachstum anaerober Bakterien führen und die Stahlkorrosion beschleunigen. Diese Studie liefert Einblicke in die synergistische Wirkung von Makrofouling und Mikroorganismen auf die Stahlkorrosion und trägt zur Untersuchung des engen Zusammenhangs zwischen mikrobiellem Wachstum und Makrofouling bei.

Sowohl weiche als auch harte Organismen können eine potenzielle Bedrohung für Meeresanlagen darstellen. Austern, als Vertreter hart beschmutzender Organismen, bestehen aus einem weichen Körper, der von zwei komplexen Schalenabschnitten geschützt wird. Die Austernschale besteht hauptsächlich zu 97 % aus Kalziumkarbonat, was ihr eine hohe Biegefestigkeit und geringe Leitfähigkeit verleiht. Ascidianer hingegen sind Vertreter der Soft-Fouling-Organismen. Sie sind sehr anpassungsfähig an die Umwelt und verfügen über eine starke räumliche Konkurrenzfähigkeit, die es ihnen ermöglicht, schnell Stahlflächen zu besetzen und die Vielfalt und strukturellen Eigenschaften der ursprünglichen benthischen Gemeinschaft zu verändern.

Um das Korrosionsverhalten von mit Soft- und Hard-Fouling bedecktem Stahl zu untersuchen, wurden die Stahlproben 9 Monate lang in Meerwasser getaucht. Anschließend wurde der bedeckte Makrofouling entfernt, nachdem die verschmutzten Stahlproben gesammelt worden waren. Zwischen den mit Austern und Ascidien bedeckten Grenzflächen wurden unterschiedliche Korrosionsarten beobachtet (Abb. 1). In Bereichen, die die Austern aufgrund der unregelmäßigen Form ihrer Schalen nicht vollständig bedecken konnten, wurde eine starke örtliche Korrosion beobachtet, während auf der verschmutzten, von Ascidien bedeckten Stahloberfläche eine gleichmäßige Korrosion beobachtet wurde.

Makroskopische Morphologieanalyse der Stahloberfläche für die Proben OY, AS und SW nach neun Monaten Eintauchen. Die REM-Bilder entsprachen der Grenzflächenrostmorphologie nach der Entfernung des Makrofoulings, und die konfokale Laserspektroskopie entsprach der gesamten Morphologie der blanken Stahloberfläche nach der Entfernung des Makrofoulings und des Rosts. OY, die von Austern bedeckte Stahloberfläche; AS, die von Ascidianen bedeckte Stahloberfläche; SW, die Stahloberfläche, die nicht von Makrofouling bedeckt ist.

Der Beweis wurde durch die REM-Bilder und die entsprechende konfokale Laserspektroskopie erbracht (Abb. 1). Beim Entfernen des Makrofoulings wurde anhand der REM-Bilder beobachtet, dass bei mit Austern (OY) bedeckten Stahlproben ein großer Bereich der Abblätterung auf der äußeren Rostschicht auftrat und in diesem Bereich lokale Schäden mit unregelmäßigen Korrosionsgruben entstanden. Bei Stahlproben, die mit Ascidianen (AS) bedeckt waren, war die Rostschicht ebenfalls dicht, aber auf der oberen Rostschicht trat eine flockige Struktur auf. Bei Stahlproben, die nicht von Makrofouling (SW) bedeckt waren, war die äußere Rostschicht locker und fiel leicht ab, was der typischen Morphologie von in Meerwasser eingetauchtem Stahl nach längerem Eintauchen entspricht47. Es war nicht schwer festzustellen, dass das Sekret des Makrofoulings in die Rostschicht eindrang und die Struktur der Rostschicht veränderte, die Bedeckung des Makrofoulings veränderte den Zustand der äußeren Rostschicht.

Die CLSM-Ergebnisse zeigten übereinstimmend, dass die OY-Probe nach dem Entfernen der Rostschicht eine deutlich zerstörte Stahloberfläche mit erheblichen lokalen Schäden und Korrosionslücken aufwies, während die AS-Probe eine relativ gleichmäßige Stahloberfläche ohne offensichtliche lokale Schäden aufwies. Es wurden maximale Unterschiede in den Korrosionstiefenwerten ermittelt, und der maximale Korrosionstiefenwert für die OY-Probe betrug 721,0 μm und lag damit weit über den Werten der AS- (453,048 μm) und SW-Proben (521,1 μm). Die durchschnittlichen Rauheitswerte wurden ebenfalls analysiert. Die Sa-Durchschnittswerte der blanken Stahloberfläche, sortiert vom größten zum kleinsten, waren: OY > AS > SW. Es wurde angenommen, dass die Bedeckung mit Makrofouling die Rauheit der Stahloberfläche beeinflusste und die Entstehung von Korrosionsgruben begünstigte. Durch die Lücke, die durch die bedeckende Umgebung der Kalkschale der Auster entstand, entwickelten sich diese Korrosionsgruben jedoch noch weiter, was zu schwerwiegenden lokalen Schäden und Korrosion führte. Im Gegensatz dazu schienen die durch die Ascidian-Bedeckung verursachten Korrosionsgruben in Schichten miteinander verbunden zu sein und eine gleichmäßige Korrosion zu zeigen.

Die Korrosionsprodukte spielen eine wichtige Rolle bei der Erklärung der Korrosionsentwicklung. Mithilfe von XPS wurde der elementare Bestandteil der an der Grenzfläche zwischen Makrofouling und Stahl gebildeten Rostschicht nachgewiesen (Abb. 2). Der XPS-Untersuchungsscan der Korrosionsprodukte ergab, dass die Hauptelemente Fe, C, O und S waren. Die hochauflösenden Fe 2p-Spektren (Abb. 2a) der drei Proben wurden in Peaks bei 720,148, 711,849, 725,349 zerlegt. 50, 710,751 und 723,552 eV, bezogen auf Fe0, FeOOH 2p3/2, FeOOH 2p1/2, Fe3O4 2p3/2 bzw. Fe3O4 2p3/2. Während bei OY-RU- und AS-RU-Proben ein Peak bei 713,6 eV (FeS 2p3/2)50 gefunden wurde, deutet dies darauf hin, dass FeS an der Grenzfläche Makrofouling/Stahl produziert wurde. Diese Schlussfolgerung konnte auch durch hochauflösende S 2p-Spektren bestätigt werden (Abb. 2d). Die von den drei Proben aufgezeichneten S 2p-Spektren bestanden aus einem gemeinsamen Peak bei 169,6 eV53, der SO42− von GR(SO42−) entsprach. Während Korrosionsprodukte von OY-RU- und AS-RU-Proben zu Peaks bei 161,0 (S2− 2p3/2) und 163,0 eV (S2− 2p1/2)54 zersetzt wurden, bezogen auf FeS. Die hochauflösenden Spektren von O 1 (Abb. 2c) wurden in Peaks bei 530,0 und 531,6 eV zerlegt, bezogen auf OH− bzw. O2−55. Die hochauflösenden C 1s-Spektren (Abb. 2e) zeigten drei Peaks: Carboxylatgruppen (O=CO) bei 289,1 eV, CC-Bindung bei 284,6 eV und CO-Bindung bei 286,1 eV. Das C–C kann aus aliphatischem Kohlenstoff stammen und das C–C aus Kohlenstoff, der einfach an Sauerstoff aus Polysacchariden oder Peptiden/Proteinen gebunden ist56,57. Die Carboxylatgruppen (O=C–O), die möglicherweise aus EPS stammen, waren ein Beweis für die Anreicherung organischer Säuren, der üblichen bakteriellen Metaboliten, die im Biofilm eingeschlossen sind58. Das erzeugte EPS und FeS deuteten darauf hin, dass sulfatreduzierende Bakterien am MIC-Prozess an der Grenzfläche zwischen Makrofouling und Stahl beteiligt sein könnten.

XPS-Spektren der Rostschicht, die sich nach neunmonatigem Eintauchen an der Grenzfläche Makrofouling/Stahl gebildet hat. a Übersichtsscan, b hochauflösende Fe 2p-Spektren, c hochauflösende O 1s-Spektren, d hochauflösende S 2p-Spektren und e hochauflösende C 1s-Spektren der Proben OY-RU, AS-RU und SW- RU. OY-RU, die Rostschicht oder der Biofilm an der Grenzfläche Auster/Stahl; AS-RU, die Rostschicht oder der Biofilm an der Grenzfläche Ascidian/Stahl; SW-RU, die Rostschicht oder der Biofilm an der Stahlgrenzfläche, die nicht von Makrofouling bedeckt ist.

Um die Entstehung von FeS an der Grenzfläche Makrofouling/Stahl weiter zu untersuchen, wurde die Rostschicht mit einem Fourier-Transformations-Infrarotspektrometer (FT-IR) charakterisiert und das resultierende Spektrum auf charakteristische Schwingungsmoden untersucht, die verschiedenen Korrosionsprodukten entsprechen (Abb. 3a). Die Ergebnisse bestätigten das Vorhandensein von Magnetit Fe3O4, GR(SO42−), Lepidocrocit γ-FeOOH, Akageneit β-FeOOH, Goethit α-FeOOH und Mackinawit FeS. Der Peak bei 1020 cm−1 wurde als Fe-O-Schwingungsmodus von γ-FeOOH3,59,60,61 identifiziert, die Peaks bei 795 und 885 cm−1 stammten nachweislich von α-FeOOH3,59,60,61 , während die Peaks bei 420, 665 und 840 cm−1 β-FeOOH3,47,61,62,63 zugeordnet wurden. Die typischen Fe-O-Bindungspeaks von Fe3O4 wurden bei 463 und 570 cm−1 beobachtet 3,61,64. Darüber hinaus wurden Peaks bei 1021 und 1117 cm−1 FeS3,61,65,66 zugeordnet, während die Peaks bei 660 cm−1 GR(SO42−)3,61,67,68 zugeordnet wurden. Die Spektralbanden im Bereich von 1400–1450 cm−1 entsprachen der symmetrischen Streckung von C=O und der Verformung von O–H in COOH aus Proteinen und Polysacchariden, die zuvor als Hauptbestandteile von Biofilmen beschrieben wurden, die an MIC65 beteiligt sind. 69. Das Vorhandensein von FeS und Biofilmen unterstützt zusätzlich das Wachstum von SRB an der Grenzfläche zwischen Moacrofouling und Stahl.

a FT-IR-Spektren und b XRD-Spektrum der Rostschicht, die sich nach neunmonatigem Eintauchen an der Grenzfläche Makrofouling/Stahl gebildet hat. OY-RU, die Rostschicht oder der Biofilm an der Grenzfläche Auster/Stahl; AS-RU, die Rostschicht oder der Biofilm an der Grenzfläche Ascidian/Stahl; SW-RU, die Rostschicht oder der Biofilm an der Stahlgrenzfläche, die nicht von Makrofouling bedeckt ist.

An der Rostschicht wurde auch eine XRD-Spektrumanalyse durchgeführt (Abb. 3b). Die Ergebnisse zeigten auch, dass Fe3O4 (ICCD-Datei 76-0958), GR(SO42−) (ICCD-Datei 13-0092), γ-FeOOH (ICCD-Datei 74-1877), α-FeOOH (ICCD-Datei 08-0098) und β-FeOOH (ICCD-Datei 08-0098) waren die Hauptkorrosionsprodukte in der Meerwasserimmersionsumgebung70,71. An der mit Makrofouling bedeckten Grenzfläche führte das Wachstum von SRB jedoch zur Bildung von FeS (ICCD-Datei 37-0477).

Eine Amplikonsequenzierung wurde durchgeführt, um die Unterschiede und Dynamik der mikrobiellen Gemeinschaften im Rost und in den Biofilmen auf den Stahloberflächen im Laufe der Zeit zu verstehen. Mit der Illumina NovaSeq-Sequenzierungsplattform haben wir insgesamt 911.800 effektive Tags und 19.201 operative taxonomische Einheiten (OUTs, 97 % Ähnlichkeit) aus den Proben AS-RU, OY-RU, OYS, OYT und SW-RU erhalten (Ergänzungstabelle 1). , wobei insgesamt 934 Gattungen erfasst wurden. Nach der Analyse der 19.201 OUTs und der Ermittlung des Durchschnittswerts paralleler Exemplare wurden die Blütenfigur und das Venn-Diagramm erstellt (Abb. 4), die zeigten, dass die fünf Exemplare 159 OUTs gemeinsam hatten. Die OUTs von SW-RU waren mit einem Wert von 4816 am höchsten. Gefolgt von OY-RU und AS-RU mit Werten von 1410 bzw. 814. Dies bedeutete, dass die rostige Umgebung das mikrobielle Wachstum begünstigte, was mit der höheren Häufigkeit mikrobieller Gemeinschaften einherging. Im Gegensatz dazu war die Häufigkeit mikrobieller Gemeinschaften von Austernsekreten am geringsten.

a Blumenfigur und b Venn-Diagramm. OY-RU, die Rostschicht oder der Biofilm an der Grenzfläche Auster/Stahl; AS-RU, die Rostschicht oder der Biofilm an der Grenzfläche Ascidian/Stahl; SW-RU, die Rostschicht oder der Biofilm an der Stahlgrenzfläche, die nicht von Makrofouling bedeckt ist; OYS, der Biofilm im Austernsekret; OYT, der Biofilm im Austerngewebe.

Die α-Diversität der Proben AS-RU, OY-RU, OYS, OYT und SW-RU wurde analysiert, um die Diversität der mikrobiellen Gemeinschaft zu zeigen.

Der Häufigkeits- und Diversitätsindex mikrobieller Gemeinschaften in Biofilmen und jeder Umgebung wurde ermittelt (Abb. 5a und Ergänzungstabelle 1). Die Werte der Chao1-, Ace-, Shannon-Indizes, Indizes und OTUs, sortiert vom größten zum kleinsten, waren: SW-RU > OY-RU > AS-RU > OYT > OYS. Diese Indizes spiegelten Informationen über die Häufigkeit und Vielfalt der Gemeinschaften wider und zeigten, dass die mikrobiellen Gemeinschaften auf der Stahloberfläche ohne Makrofouling-Bedeckung die höchste Häufigkeit und Vielfalt unter den drei Rostschichtproben (SW-RU, OY-RU und AS-RU) aufwiesen. Die Makrofouling-Bedeckung führte indirekt zu einem Rückgang der Häufigkeit und Vielfalt der mikrobiellen Gemeinschaften in der Rostschicht. Durch den Vergleich der Grenzflächenkorrosionszustände der drei Proben (Abb. 1) wurde angenommen, dass nur wenige korrosive Mikroorganismen eine Schlüsselrolle im MIC-Prozess spielten. Bemerkenswert ist, dass das OYS-Exemplar von den drei mit Austern assoziierten Exemplaren (OY-RU, OYS und OYT) die geringste Häufigkeit und Diversität der Mikrobengemeinschaft aufwies. Abbildung 5b zeigt die p-Werte für Shannon- und Chao1-Indizes, die mithilfe einer Varianzanalyse und anschließenden Tukey-Kramer-Mehrfachvergleichstests ermittelt wurden. Diese Unterschiede waren statistisch signifikant (p-Werte < 0,05), was darauf hindeutet, dass die mikrobiellen Gemeinschaften in den Rostproben (SW-RU, AS-RU und OY-RU) komplexer waren. Da die Rostschicht von Makrofouling bedeckt war, veränderte sich die mikrobielle Gemeinschaft in der Rostschicht unterschiedlich mit dem Gradienten der Sauerstoffkonzentration, und solche Unterschiede in der mikrobiellen Vielfalt spiegelten das Ökosystem an der bedeckten Grenzfläche wider.

Alpha-Diversitätsschätzer mikrobieller Gemeinschaften in jeder Umgebung. a Die Chao1-Indizes, ACE-Indizes, Shannon-Indizes und beobachteten OTUs-Boxplots von α-Diversitätsschätzern für die Gruppen AS-RU, OY-RU, OYS, OYT und SW-RU. Die Linie in der Mitte der Box, oben und unten in der Box sowie die Whisker stellen den Median, das 25. und 75. Perzentil bzw. die Min-zu-Max-Werte dar. Fehlerbalken stellen Standardabweichungen von dreifachen Proben dar. b p-Werte für Shannon- und Chao1-Indizes, die mithilfe einer Varianzanalyse und anschließenden Tukey-Kramer-Mehrfachvergleichstests ermittelt wurden. Die roten Hintergründe stellen Paare mit p-Werten < 0,05 dar.

Darüber hinaus könnten die Verdünnungskurve und die Ranghäufigkeitskurve von 16S-rRNA-Genen auch zur Beschreibung der Probenvielfalt verwendet werden (ergänzende Abbildung 1). Für die Verdünnungskurve bedeutet eine Abflachung der Kurve, dass die Menge der Sequenzierungsdaten allmählich angemessen wird, d. h. selbst mit mehr Daten wird nur eine kleine Anzahl neuer Arten generiert. Die Ranghäufigkeit spiegelt intuitiv den Reichtum und die Gleichmäßigkeit der Arten in der Probe wider. In horizontaler Richtung gilt: Je höher der Artenreichtum, desto größer die Spannweite der Kurve auf der x-Achse. In vertikaler Richtung gilt: Je glatter die Kurve, desto gleichmäßiger ist die Artenverteilung. Wie aus der Verdünnungskurve (ergänzende Abbildung 1a) hervorgeht, lautete die OUT-Nummer der Verdünnungskurve, sortiert vom größten zum kleinsten, wie folgt: SW-RU > OY-RU > AS-RU > OYT > OYS, was den gleichen Trend zeigt wie Abb. 5 und Ergänzungstabelle 1. Die Kurve für SW-RU-Proben war jedoch bei höherer Sequenznummer nicht stabil, was darauf hindeutet, dass die Bakterienvielfalt der SW-RU-Proben viel größer war als erwartet. Obwohl die SW-RU-Proben die höchste mikrobielle Häufigkeit und Diversität aufwiesen, war ihre Arteneinheitlichkeit geringer als die der AS-RU- und OY-RU-Proben, wie in der Ranghäufigkeitskurve gezeigt (ergänzende Abbildung 1b). Die ungleichmäßigste Artenverteilung der OY-RU-Exemplare spiegelte auch wider, dass die besondere Umgebung, die von der Kalkschale bedeckt ist, zu großen Unterschieden in den mikrobiellen Gemeinschaften führen würde.

Die β-Diversität der Proben AS-RU, OY-RU, OYS, OYT und SW-RU wurde analysiert, um die Zusammensetzung der mikrobiellen Gemeinschaft zwischen verschiedenen Proben zu vergleichen und zu analysieren.

Das Ergebnis der Analyse der nichtmetrischen mehrdimensionalen Skalierung (NMDS) basierend auf dem OTU-Niveau wurde verwendet, um den Grad der Differenz zwischen den Proben AS-RU, OY-RU, OYS, OYT und SW-RU über den Abstand zwischen Punkten widerzuspiegeln (Abb. 6a), die die nichtlineare Struktur ökologischer Daten besser widerspiegeln kann72. Aus den NMDS-Ergebnissen war ersichtlich, dass die Exemplare OYT und OYS offensichtliche Ähnlichkeiten aufwiesen, während die Exemplare OY-RU und AS-RU offensichtliche Ähnlichkeiten aufwiesen. Das Exemplar SW-RU hatte eine große Entfernung, was weiter bewies, dass die Bedeckung mit Makrofouling zu einer Veränderung der mikrobiellen Gemeinschaften in der Rostschicht führte.

a Nichtmetrisches mehrdimensionales Skalierungsdiagramm (NMDS) der Bray-Curtis-Abstände und b UPGMA-Clusterbaum basierend auf der Unifrac-Distanz und der ungewichteten Unifrac-Distanz zwischen den Proben AS-RU, OY-RU, OYS, OYT und SW-RU basierend auf OTUs für Bakterien. 1, 2 und 3 stellen die drei parallelen Proben dar, die an verschiedenen Standorten entlang der Schnittstelle von AS-RU, OY-RU und SW-RU beprobt wurden.

Der UPGMA-Clusterbaum, der auf der Unifrac-Distanz und der ungewichteten Unifrac-Distanz basierte, zeigte die gleichen Ergebnisse (Abb. 6b). Die Probe SW-RU enthielt andere mikrobielle Gemeinschaften, die mit den anderen vier Proben geteilt wurden, was bedeutete, dass die besondere Umgebung der Grenzfläche zwischen Makrofouling und Stahlabdeckung zur Existenz charakteristischer mikrobieller Gemeinschaften führte und auch Makrofouling-Sekrete einen Teil der mikrobiellen Gemeinschaften teilten ein gewisses Maß. Da die Übergänge in den mit Makrofouling bedeckten Proben (OY-RU und AS-RU) größer waren als die in den nicht bedeckten Proben (SW-RU), bestand außerdem ein Zusammenhang zwischen den Veränderungen in der mikrobiellen Gemeinschaft und dem Fortschreiten der Korrosion .

Die relative Häufigkeit der 16S-rRNA-Gensequenzen der Proben OYT, OYS, OY-RU, AS-RU und SW-RU auf Stammebene (Abb. 7a), Klassenebene (Abb. 7b) und Gattungsebene (Abb. 7c) (relative Häufigkeit > 1 %) wurden ermittelt, um die Zusammensetzung der mikrobiellen Gemeinschaft zu analysieren. Insgesamt wurden 82 Phyla, 171 Klassen und 934 Gattungen entdeckt.

Taxonomische Zusammensetzung der mikrobiellen Gemeinschaft. a Analyse der Zusammensetzung der wichtigsten bakteriellen 16S-rRNA-Gensequenzen auf Phylum-, B-Klassen- und c-Gattungsebene (relative Häufigkeit > 1 %), erhalten aus den Proben OYT, OYS, OY-RU, AS-RU und SW-RU. d Das Kladogramm diskriminierender Taxa, die in den rostbezogenen Gruppen (OY-RU, AS-RU und SW-RU) durch LEfSe-Analyse (Lineare Diskriminanzanalyse (LDA), Log-Score > 3,5, P = 0,05) identifiziert wurden. Die relative Häufigkeit jeder Taxonomie war der Durchschnittswert der dreifachen Häufigkeit.

Die wichtigsten Phyla mikrobieller Gemeinschaften, die in den fünf Proben beobachtet wurden, waren Proteobakterien (38,6–96,7 %), Firmicutes (1,5–96,7 %), Cyanobakterien (–10,2 %), Bacteroidota (–10,2 %), Campylobacterota (–5,3 %), Desulfobacterota (–5,3 %), Actinobacteriota (–2,7 %), Actinobacteria (–3,0 %), Verrucomicrobiota (–1,6 %), und ihre relative Häufigkeit variiert von Probe zu Probe (Abb. 7a), z. B. wurden Proteobacteria und Firmicutes gemeinsam nachgewiesen Von allen Exemplaren wird Bacteroidetes von den Exemplaren OYT, OY-RU, AS-RU und AS-RU gemeinsam genutzt. Mit Ausnahme dieser drei Phyla wies die Rostschicht an der Grenzfläche zwischen Makrofouling und Stahl eine reichhaltigere Gemeinschaftsverteilung auf, die Campylobacterota, Actinobacteria und Verrucomicrobiota von den Exemplaren OY-RU und AS-RU gemeinsam hatten. Bemerkenswert ist, dass OY-RU den Stamm Desulfobacterota und Actinobacteria aufwies. Die Bedeckung der Umgebung durch die Kalkschale der Austern führte zu einer Verringerung der relativen Häufigkeit von Proteobacteria und Bacteroidota in der Rostschicht, sie wurden durch Desulfobacterota ersetzt. Solche Unterschiede können durch die Sauerstoffkonzentration und den Sekretionszustand beeinflusst werden. Da es sich bei fast allen Desulfobacterota-Arten um SRBs73,74 handelt, ist dies ein Beweis dafür, dass die Umgebung an der Grenzfläche Auster/Stahl anaerob war. Es wurde nachgewiesen, dass Desulfobacterota die Hauptbakterien sind, die die lokale Korrosion beschleunigen, was die Bildung von FeS an der Grenzfläche Auster/Stahl gut erklärt, und es wurde angenommen, dass Desulfobacterota in gewissem Maße an der Bildung von Korrosionsgruben an der Grenzfläche beteiligt ist. Neben Desulfobacterota wurden Proteobacteria und Bacteroidetes nachweislich die wichtigsten dominanten Phyla auf der korrodierten Stahloberfläche in der Meeresumwelt8. Die meisten Mikroorganismen, die mit Eisen- und Schwefel-Redoxzyklen in Zusammenhang stehen, gehörten zu den Proteobakterien75. Einige Bakterien in Proteobakterien sind sehr wichtig für die Bildung von Biofilmen76. Es wurde bestätigt, dass Bacteroidetes der dominierende Stamm im Biofilm auf der Stahloberfläche bei kurzzeitigem Eintauchen in Meerwasser ist77. Bakterien in Bacteroidetes enthalten eine große Anzahl kodierender Gene, die Biofilme gut zum Abbau komplexer Polymere (wie POmp und DOM) nutzen können, um eine anaerobe Umgebung zu schaffen78. Bakterien in Firmicutes und Actinobacteria kommen hauptsächlich in Pipeline-Umgebungen vor, darunter verschiedene grampositive Bakterien, die Sporen produzieren können, um Dehydrierung und extremen Umgebungen zu widerstehen79. Aktinobakterien gehören auch zu den wichtigen Mikroorganismen im Energieübertragungsweg, die in rauen Umgebungen überleben und Lochfraß verursachen können79,80.

Unter den Top-10-Klassen, die nach ihrer relativen Häufigkeit geordnet sind (Abb. 7b), wurde die Klasse Gammaproteobacteri aus allen Proben nachgewiesen, die Klassen Bacteroidia, Bacilli und Clostridia, die den Proben OYT, OY-RU, AS-RU und SW gemeinsam sind. RU. Insbesondere die Klasse Alphaproteobacteria, die von den Rostproben OY-RU, AS-RU und SW-RU geteilt wird. Klassen Verrucomicrobiae, Campylobacteria und Acidimicrobiia, die den von Makrofouling betroffenen Exemplaren gemeinsam sind (OY-RU und AS-RU). Darüber hinaus gab es in der OY-RU die Klassen Cyanobacteriia und Desulfovibrionia. Unter diesen Klassen gehörten die Klassen Gammaproteobacteria und Alphaproteobacteria zum Stamm Proteobacteria, die Klassen Bacilli und Clostridia zum Stamm Firmicutes, die Klasse Bacteroidia zum Stamm Bacteroidota, die Klasse Verrucomicrobiae zum Stamm Verrucomicrobiota und die Klasse Campylobacteria zum Stamm Campylobacterota. Laut Statistik machten Alphaproteobakterien und Gammaproteobakterien 75 % der kultivierbaren ätzenden Bakterien aus.

Die Exposition von Stahl im Meerwasser und die Makrofouling-Bedeckung führten zu einer unterschiedlichen Bildung von Rostschichten und Biofilmen zwischen der Stahloberfläche und der Grenzfläche zwischen Makrofouling und Stahl. Die Ergebnisse zeigten deutliche Veränderungen in der mikrobiellen Zusammensetzung, auch auf Gattungsebene (Ergänzungstabelle 2 und Abb. 7c). Wir haben uns auf die Top-OTUs in jedem Exemplar konzentriert, deren relative Häufigkeit > 1 % beträgt. Dies deckte 76,5 %, 94,3 %, 31,1 %, 39,1 % bzw. 52,2 % in den Exemplaren OYT, OYS, OY-RU, AS-RU und SW-RU ab.

Nachdem Mikroorganismen die Stahloberfläche besiedelt hatten, reagierten die von ihnen abgesonderten Exopolysaccharide normalerweise mit den organischen und anorganischen Substanzen auf der Metalloberfläche und bildeten extrazelluläre polymere Substanzen (EPS). Die Bakterien hefteten sich dann zusammen mit EPS an die Metalloberfläche und bildeten einen Biofilm. Ein Hauptmerkmal von Biofilmen besteht darin, dass sich ihr interner pH-Wert, ihr gelöster Sauerstoff (DO), ihre Ionenkonzentration und ihr organischer Gehalt stark von denen des Meerwassers unterscheiden. Im Allgemeinen sind die meisten Meeresbakterien mit Korrosionsfähigkeit am Kreislaufprozess von Eisen, Schwefel und anderen Elementen beteiligt und nehmen am Korrosionsprozess teil, indem sie die kathodischen und anodischen Reaktionsprozesse auf der Metalloberfläche verändern. Je nach Bakterienart und Stoffwechseleigenschaften können die wichtigsten ätzenden Bakterien im Ozean in sulfatreduzierende Bakterien (SRB), eisenoxidierende Bakterien (IOB), eisenreduzierende Bakterien (IRB) und säureproduzierende Bakterien (APB) unterteilt werden. und schleimbildende Bakterien (SPB) usw.

Durch den Vergleich der Rostbiofilmproben (SW-RU, AS-RU und OY-RU) fanden wir die Gattungen Woeseia, Pseudomonas (SPB), Comamonas, Ruegeria (SPB), Brevundimonas, Desulfovibrio (SRB), Desulfobulbus (SRB), und Archaea Candidatus_Nitrosopumilus nahmen schließlich zu, aber die Gattungen Pseudoalteromonas, Methyloversatilis (NRB) und Lactobacillus nahmen mit der Abdeckung des Makrofoulings ab.

Desulfovibrio und Desulfobulbus sind typische SRB81. SRB sind heterotrophe Bakterien, die direkt Elektronen aus Metallsubstraten gewinnen können, um ihre eigenen Lebensaktivitäten aufrechtzuerhalten. SO42− wurden durch die Wirkung von SRB zu S2− reduziert, wodurch ein typisches Korrosionsprodukt FeS an der Grenzfläche Makrofouling/Stahl zurückblieb, was mit dem Nachweis von FeS in der Rostschicht übereinstimmte (Abb. 2). Desulfovibrio der Klasse Deltaproteobacteria wurde als vorherrschende Gattung in der Rostschicht der marinen Korrosionsumgebung beobachtet und ist nachweislich die Hauptursache für marine MIC7,13,82. Brevundimonas gehörte zur Klasse der Alphaproteobakterien und war einer der Hauptmikroorganismen, die Korrosion an Baustahl verursachen konnten80. Woeseia gehörte zu den fakultativ anaeroben Mikroben, zu denen fakultativ anaerobe, gramnegative, oxidasenegative und Katalase-positive chemoheterotrophe Meeresmikroben gehörten83. Funktionelle mikrobielle Gruppen mit fakultativem Atmungsmodus wurden als typische Merkmale reifer Biofilme in Meeresumgebungen angesehen32. Biofilmbildende Gattungen wie Pseudomonas und Ruegeria dominierten den Oberflächenbiofilm und waren typische SPB. Diese Organismen können ein anaerobes und saures Milieu erzeugen. Das extrazelluläre Polymer von Lactobacillus könnte die Stabilität der Rostschicht verändern, indem es die Kristalle der Kohlenstoffstahl-Grenzfläche überträgt, was die Korrosionsrate von Kohlenstoffstahl verringern könnte84. Bemerkenswert ist, dass die Häufigkeit von Pseudoalteromonas mit der Abdeckung durch Makrofouling erheblich abnahm. Dies entsprach einer Zunahme der Häufigkeit von Desulfovibrio. Wu et al.85 untersuchten die Korrosion von Desulfovibrio und Pseudoalteromonas auf kohlenstoffarmem Stahl Q235 in natürlichem Meerwasser und fanden heraus, dass Pseudoalteromonas DO im Meerwasser abreicherte, was die Grundbedingungen für die Lebensaktivitäten von Desulfovibrio darstellte und mikrobielle Korrosion verursachte. Durch den Abbau von DO veränderten sich die vorherrschenden Bakterien in der Rostschicht von aeroben Bakterien zu anaeroben Bakterien, sodass die Stahloberfläche begann, durch MIC beeinträchtigt zu werden. Methyloversatilis wurde als einer der NRB beobachtet und spielt nachweislich eine wichtige Rolle im MIC-Prozess des Kohlenstoffstahls im Porenwasser von synthetischem Bentonit86. Comamonas wurde in Erdgaspipelines gefunden, einem der am häufigsten vorkommenden Bakterien, und war auch an Korrosionsprozessen beteiligt87. Im Fall der Archaeen nahm Candidatus_nitrosopumilus, der zur Klasse Nitrososphaeria gehörte, eine bedeutende Position an der Grenzfläche Makrofouling/Stahl ein. Mitglieder dieser Gattung bauten Nitrit chemoautotroph durch aerobe Oxidation von Ammoniak an und hatten eine hohe spezifische Affinität zu reduziertem Stickstoff, was sicherstellte, dass sie erfolgreich mit heterotrophem Bakterioplankton und Phytoplankton konkurrieren konnten. Frühere Studien haben gezeigt, dass Bakterien hauptsächlich zur Oberflächenbesiedlung beitragen, während Archaeen selten vorkommen. In der vorliegenden Studie wurden jedoch archaische Mitglieder anhand der Makrofouling-Overlay-Grenzfläche identifiziert. Ihre Rolle bei der durch Makrofouling beeinflussten Korrosion sollte neu bewertet werden.

LEfSe wurde außerdem verwendet, um spezifische Taxa zu identifizieren, die in den rostbezogenen Exemplaren (Abb. 7d) und den austernbezogenen Exemplaren (ergänzende Abbildung 2) angereichert waren. Aus den Ergebnissen ging hervor, dass die Familie Desulfurivibrionaceae, einschließlich Desulfovibrio, unter den rostbedingten Exemplaren mit der Probe OY-TU angereichert war, was ihre wichtige Rolle in der mikrobiellen Gemeinschaft zwischen Austern und Stahl weiter bewies.

Insgesamt verursachte die Makrofouling-Bedeckung der Stahloberfläche andere, aber anhaltende Auswirkungen auf die Zusammensetzung der ursprünglichen mikrobiellen Gemeinschaft im Vergleich zum Rostbiofilm, der durch den Korrosionsprozess von Stahl in der Meerwasserumgebung gebildet wurde. In der ansonsten nährstoffarmen Meerwasserumgebung lieferten die in den Makrofouling-Sekreten enthaltenen Proteine ​​und Polysaccharide die für das mikrobielle Wachstum erforderliche Energie, was das Wachstum der zunächst an der Stahloberfläche haftenden Mikroorganismen stimulierte. Danach begann zusammen mit der Bildung einer darüber liegenden anoxischen Umgebung die Häufigkeit anaerober Bakterien zuzunehmen (dargestellt durch SRB), begleitet von einer Verschiebung in der Vielfalt der mikrobiellen Gemeinschaften. Die Sekretion von Makrofouling-Organismen stellt eine Kohlenstoffquelle für das Wachstum von SRB dar. Kohlenstoffquellen sind Nährstoffe, die als Kohlenstoffquelle für die Bildung mikrobieller Zellen und kohlenstoffhaltiger Metaboliten dienen. Es wurde gezeigt, dass Kohlenstoffquellen eine entscheidende Rolle im von SRB geförderten MIC-Prozess spielen88,89,90,91,92,93,94. Die Studie von Liu et al.89 zeigte, dass SRB unter Mangel an organischen Kohlenstoffquellen gut überleben und wachsen kann. Darüber hinaus ist die Korrosionsrate des Stahls umso schneller, je länger die Biofilm-Kulturzeit ist. Sie untersuchten auch die durch Imidazolinderivate in Gegenwart von SRB verursachte Korrosionshemmung von Stahl mit Mangel an organischem Kohlenstoff. Sie untersuchten CO2-gesättigtes Meerwasser und stellten fest, dass die Korrosion durch SRB mit einer hohen Anfangszahl in Abwesenheit von organischem Kohlenstoff gehemmt wurde. Als jedoch die anfängliche SRB-Zahl abnahm, beschleunigte sich die Korrosionsrate88. Zhao et al.92 untersuchten den Einfluss verschiedener Kohlenstoffquellen auf sulfidogene Bakteriengemeinschaften während der Startphase von säurebildenden sulfatreduzierenden Bioreaktoren. Sie beobachteten, dass die 16S-rRNA-Genvielfalt der dominanten Bakteriengemeinschaften in jedem Bioreaktor tendenziell zunahm, wenn Laktat, Acetat/Ethanol, Glucose und Melasse als Kohlenstoffquellen verwendet wurden.

Um die Verschiebung der mikrobiellen Gemeinschaftsfunktion unter den Abdeckungsbedingungen von Makrofouling besser zu identifizieren, haben wir Funktionsgene mithilfe der PICRUSt-Vorhersage analysiert (Abb. 8). Die Auswirkungen von Austern auf die Grenzfläche (Abb. 8a), die Auswirkungen von Ascidians auf die Grenzfläche (Abb. 8b) und die Auswirkungen von Austernsekreten (Abb. 8c) wurden getrennt betrachtet. Es wurde festgestellt, dass die mikrobielle Gemeinschaft an der Grenzfläche zwischen Makrofouling und Stahl anders reagierte als auf Stahloberflächen ohne Makrofouling-Abdeckung (Abb. 8a, b). Bei der mit Austern bedeckten Schnittstelle (Abb. 8a) wurden die genetische Informationsverarbeitung der Ribosomenbiogenese und das Membrantransportverarbeitungs-Phosphotransferasesystem (PTS) durch die abgedeckte hypoxische Umgebung gehemmt, begleitet von einer starken oxidativen Phosphorylierung des Stoffwechsels. Für die mit Ascidien bedeckte Grenzfläche (Abb. 8b), Aminosäurestoffwechsel (wie Valin-, Leucin- und Isoleucinabbau, Tryptophanstoffwechsel, Phenylalaninstoffwechsel und Lysinabbau), Lipidstoffwechsel, Fettsäurestoffwechsel, Energiestoffwechsel (wie oxidative Phosphorylierung, Methanstoffwechsel). und Kohlenstofffixierungswege in Prokaryoten), der biologische Abbau und Metabolismus von Xenobiotika, der Caprolactam-Abbau, der Metabolismus von Terpenoiden und Polyketiden, der Geraniol-Abbau und die Biosynthese anderer sekundärer Metaboliten (Butirosin- und Neomycin-Biosynthese und Betalain-Biosynthese) wurden stark stimuliert, begleitet vom genetischen Informationsverarbeitungs-Ribosom Die Biogenese und das Membrantransportverarbeitungs-Phosphotransferasesystem (PTS) wurden ebenfalls gehemmt. Es konnte festgestellt werden, dass die Abdeckung des Makrofoulings einen gewissen Einfluss auf die Funktionswege der mikrobiellen Gemeinschaft im Rostbiofilm hatte. Darüber hinaus konnte die Rolle der Makrofouling-Sekrete nicht außer Acht gelassen werden (Abb. 8c). Wie man sehen kann, wurde der Membrantransport (wie Transporter und ABC-Transporter) während der Bildung von Rostbiofilm an der Grenzfläche stark gefördert.

Mögliche Funktionen der mikrobiellen Gemeinschaften mithilfe der PICRUSt-Vorhersage. Die Funktionswege der mikrobiellen Gemeinschaft wurden verglichen mit den Gruppen a mit/ohne Austernbedeckung, b mit/ohne Ascidienbedeckung, c und der mikrobiellen Gemeinschaft von der Austernsekretion bis zum Rost. Die linke Spalte zeigte die relative Häufigkeit jedes Signalwegs und die rechte Spalte zeigte den Unterschied zwischen den Gruppen. Fehlerbalken stellen Standardabweichungen von dreifachen Proben dar. d Die Häufigkeit wichtiger Funktionsgene im Zusammenhang mit der terminalen Elektronenakzeptanz der mikrobiellen Gemeinschaft. Die Funktion dieser Gene kann der Ergänzungstabelle 3 entnommen werden. Signifikante Unterschiede (P <0, 05) wurden mit dem T-Test analysiert.

Die Abdeckung durch Makrofouling veränderte die Funktionswege der mikrobiellen Gemeinschaft im Rostbiofilm. Somit wurden die Schlüsselfunktionsgene im Zusammenhang mit der terminalen Elektronenakzeptanz weiter identifiziert (Abb. 8d). Es wurde beobachtet, dass die Gene im Zusammenhang mit Sauerstoffatmung (coxA-D und ccoN-Q), Denitrifikation (nar und napF-H), Eisen (mtr und mtrA-C) und Sulfatreduktion (dsrA,B und cysI,J) standen in allen Exemplaren identifiziert. Es überrascht nicht, dass die Schlüsselgene dsrA und dsrB im Zusammenhang mit dem Prozess der dissimilatorischen Sulfatreduktion in mit Austern bedeckten Proben (OY-RU) (P < 0,05) im Vergleich zu Proben AS-RU und SW-RU aufgrund der bedeckten anoxischen Umgebung signifikant stimuliert wurden ( insbesondere im Bereich, der von der Kalkschale der Auster bedeckt ist), was mit der taxonomischen Analyse übereinstimmt (Abb. 7). Im Gegensatz dazu waren Schlüsselgene, die an der assimilativen Sulfatreduktion beteiligt sind, wie cysI und cysJ, in der Probe OY-RU reduziert (P < 0,5). Da der Sulfatverbrauch der Auster/Stahl-Grenzfläche größer war als der der Ascidian/Stahl-Grenzfläche und größer als der der Non-Fouling-Coverage-Grenzfläche. Wir glaubten, dass die SRB-Reduktion durch dissimilatorisches Sulfat ein Grund dafür ist, warum der Sulfatverbrauch wichtig ist. Eine Sulfatreduzierung durch mikrobielle Assimilation könnte den Abbau von Sulfat, das die anoxische Grenzfläche (Grenzfläche Auster/Stahl) bedeckt, erheblich erleichtern.

Zusätzlich zu den mit Sulfat verbundenen Funktionsgenen spiegelte sich diese Regel auch in Funktionsgenen wie napH, napG, nar, coxC, ccoN, ccoO, ccoP und ccoQ wider. Die Gene napH, napG und nar waren signifikant angereichert (P < 0,05) und die Gene coxC, ccoN, ccoO, ccoP und ccoQ waren in Rostbiofilmen an der Grenzfläche Auster/Stahl (OY-RU) signifikant reduziert (P < 0,05). . Diese Beobachtung deutete darauf hin, dass die mit Austern bedeckte anoxische Grenzfläche die mikrobielle Denitrifikation stimulierte, aber den Sauerstoffatmungsprozess der mikrobiellen Gemeinschaften schwächte. Die Verbesserung der anaeroben Atmungsmodi auf der Stahloberfläche war auf die Bildung heterogener anaerober Mikroumgebungen innerhalb der verdickten und komplizierten Rostschicht zurückzuführen, in der sich die anaeroben Bereiche befanden. Der mikrobielle Denitrifikationsprozess könnte unter solchen anaeroben Bedingungen stattfinden, die in anoxischen Meeresumgebungen beobachtet wurden7,95,96.

In der Meeresumwelt können Makroorganismen oder Mikroorganismen lokale Angriffe wie Lochfraß oder Spaltkorrosion an der Metalloberfläche hervorrufen. Um dies zu verhindern, werden verschiedene Antifouling-Mittel eingesetzt97,98. In dieser Studie wurden große Unterschiede in der Zusammensetzung und Vielfalt der mikrobiellen Gemeinschaften in Stahloberflächenrosten mit/ohne Makrofouling-Bedeckung beobachtet, als wir Proben neun Monate lang am selben Ort in Meerwasser legten. Unterdessen zeigten die Ergebnisse der Beobachtung der Grenzflächenmorphologie, dass die anhaftenden Austern und Ascidien eine komplexe Meereskorrosion der verschmutzten Stahloberfläche verursacht hatten, die sich als lokale Korrosion an der Grenzfläche Auster/Stahl und als gleichmäßige Korrosion an der Grenzfläche Ascidian/Stahl manifestierte. Und die Ergebnisse der Rostzusammensetzung zeigten, dass zusätzlich zu Goethit, Akageneit, Lepidokrozit, Magnetit und GR(SO42−) Mackinawit nur an der Grenzfläche Makrofouling/Stahl erzeugt wurde. All dies deutete darauf hin, dass MIC an der Grenzfläche Makrofouling/Stahl aufgetreten war und die SRB am beschleunigten Korrosionsprozess beteiligt waren. Daher führten wir eine vergleichende Studie über die Zusammensetzung und mögliche Funktionen der mikrobiellen Gemeinschaft in der mit Makrofouling bedeckten Grenzflächenrost durch. Die drei Probensätze SW-RU, OY-RU und AS-RU lieferten Datenunterstützung für die quantitative Analyse der Mikrobengemeinschaft im mit Makrofouling bedeckten Grenzflächen-Rostschicht-Biofilm und den Beitrag der Mikrobengemeinschaft zum Grenzflächenkorrosionsprozess.

Unsere ersten Ergebnisse zeigten, dass bei Austern bedeckten Grenzflächen aufgrund des „Schatteneffekts“ die fest anhaftende Kalkschale der Austern die Diffusion von Sauerstoff und Substanzen im dicht bedeckten Bereich der Grenzfläche behinderte, was zur Bildung führte einer Sauerstoffkonzentrationszelle, wodurch die Korrosionsrate an der Stelle, an der sich der Spalt gebildet hat, weiter beschleunigt wird3. Der kritischste Teil dieses Prozesses bestimmte nicht nur den kathodischen Prozess der Metallkorrosion, sondern auch die Zusammensetzung der Mikroorganismen im Rost-Biofilm aufgrund der Änderung der Sauerstoffkonzentration. In dieser Untersuchung wurden im Vergleich zu Proben, die nicht von Makrofouling bedeckt waren (SW-RU), unterschiedliche mikrobielle Gemeinschaften und erhebliche lokale Korrosion in den Biofilmen der Rostschicht auf der mit Austern bedeckten Grenzfläche (OY-RU) beobachtet (Abb. 1), was stark darauf hindeutet Eine solche Korrosion stand im Zusammenhang mit MICs. Da Austern die Stahloberfläche bedeckten, konnte SRB in diesen Umgebungen aufgrund der hohen Konzentrationen an Sulfationen leicht angereichert werden82,99, was durch das verzauberte SRB (Abb. 7) und das entsprechende Schlüsselgen dsr (Abb. 8) bewiesen wurde. Der hohe Sulfatverbrauch und die hohe mikrobielle Sulfatreduktion an der Grenzfläche zwischen Auster und Stahl führten zu Rostbiofilmen, die dazu führten, dass anaerobe Umgebungen für SRB aufgrund des „Schatteneffekts“ der Kalkschale geschaffen wurden. SRB-induzierte MIC förderte die Bildung und Entwicklung von Korrosionsgruben, die die Reduktion von Sulfat im Meerwasser induzierten und mit der Bildung von FeS einhergingen. Wir schlugen daher vor, dass bei durch Austern verursachten Korrosionsprozessen der SRB nicht der Hauptgrund für das Auftreten von MIC von Stahl im Meerwasser war, bis die Austernlarven begannen, sich auf der verrosteten Stahloberfläche anzusiedeln. Während der Austernbesiedelung hefteten sich die biofilmbildenden Gattungen (SPB) Pseudomonas und Ruegeria zunächst an die Stahloberflächen und bildeten den Biofilm. Nachdem Austern die Stahloberfläche besiedelt hatten und im abgedeckten Bereich lokalisierte anaerobe Zonen und heterogene Mikroumgebungen gebildet hatten, vermehrten sich SRB- und SPB-assoziierte Bakterien und förderten den Übergang von Rostbiofilmen (Abb. 7). Dies könnte erklärt werden, warum Gene im Zusammenhang mit der anaeroben NO3−-Reduktion signifikant angereichert waren (P <0, 05) und die Gene coxC, ccoN, ccoO, ccoP und ccoQ signifikant reduziert waren (Abb. 8d), begleitet von einer SRB-Anreicherung an Austern-Overlay-Schnittstellen (Abb. 7). Diese Faktoren beschleunigten die Spaltkorrosion an der Grenzfläche Auster/Stahl.

Bemerkenswert ist, dass diese Phänomene nicht zu derselben Spaltkorrosion an der Grenzfläche zwischen Ascidian und Stahl führten. Dies kann durch die Häufigkeit dominanter Mikroorganismen und die Unterschiede in der Sauerstoffkonzentration an den Grenzflächen Ascidian/Stahl und Auster/Stahl erklärt werden. Unter dem bedeckten Ascidian befand sich aufgrund der Leitfähigkeit und Ionendiffusionsfähigkeit des Ascidian-Körpers immer noch eine aerobe Umgebung. Eine hohe Sauerstoffkonzentration führte zu einer geringen Aktivität von SRB, sodass SRB selten am MIC-Prozess an der Grenzfläche zwischen Ascidian und Stahl beteiligt ist. Umgekehrt führten die vorhandenen Lücken an der Grenzfläche Auster/Stahl und die durch Sekrete bereitgestellten Nährstoffe zu einer hohen Aktivität von SRBs, was an bestimmten Stellen zu einer schweren MIC führte.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Feldexperimente, Laborcharakterisierungen und Hochdurchsatz-Sequenzierungstechnologie genutzt wurden, um potenzielle mikrobielle Gemeinschaften an der Grenzfläche Makrofouling/Stahl zu untersuchen, die zu schwerer mikrobiologisch beeinflusster Korrosion (MIC) führen können. Die Studie ergab, dass die von Makrofouling bedeckte mikroökologische Umgebung sowie die durch Makrofouling-Sekrete bereitgestellte Nährstoffquelle die Fülle und Vielfalt mikrobieller Gemeinschaften an der Grenzfläche stimulierten. Insbesondere wurde festgestellt, dass sulfatreduzierende Bakterien (SRB) am MIC-Prozess beteiligt sind. Es wurde festgestellt, dass sich die MIC-Prozesse deutlich zwischen Hartfouling- und Softfouling-bedeckten Grenzflächen unterscheiden. Im Vergleich zu Ascidien bildete die Grenzfläche Auster/Stahl aufgrund der geringen Ionendiffusionsfähigkeit der Kalkschale der Auster eine lokale anaerobe Zone. Diese anaerobe Umgebung stimulierte das Wachstum von SRBs, was zu einem höheren FeS-Gehalt und schwerer lokaler Korrosion führte. Bemerkenswerterweise waren die SRBs Desulfovibrio und Desulfobulbus sowie das SRB-bezogene Funktionsgen dsr erhöht, während festgestellt wurde, dass die Sauerstoff-bezogenen Funktionsgene coxC, ccoN, ccoO, ccoP und ccoQ abnahmen.

Das Papier lieferte keine Daten, die die Hypothese stützen, dass eine höhere mikrobielle Häufigkeit und Diversität die Stahlkorrosion direkt fördert. Überraschenderweise ergab die Studie, dass Stahloberflächen ohne Makrofouling-Bedeckung die reichsten mikrobiellen Gemeinschaften aufwiesen, jedoch weniger schwerwiegende MIC aufwiesen. Wir gingen davon aus, dass nur ein kleiner Teil der zahlreichen vorhandenen mikrobiellen Gemeinschaften tatsächlich am Grenzflächen-MIC-Prozess beteiligt war, wobei SRB eine Schlüsselrolle spielte. Während des MIC-Prozesses sollte auf die Unterschiede in der mikrobiellen Gemeinschaft aufgrund von Veränderungen in der lokalen Mikroumgebung und dem Wachstum anaerober Bakterien geachtet werden. Dies wird uns helfen, den lokalisierten Korrosionsmechanismus an der Grenzfläche besser zu verstehen und den spezifischen Beitrag von Mikroorganismen in komplexen Korrosionsprozessen genau zu quantifizieren.

Als Teststahl wurde in dieser Arbeit hochfester niedriglegierter Stahl (AISI 4135, Shougang New Steel Co., Ltd, China) ausgewählt, der die folgende Elementzusammensetzung (in Gew.-%) aufweist: C 0,399, S 0,0144, P 0,0146 , Si 0,293, Mo 0,204, Mn 0,509, Ni 0,0804, Cr 0,903 und Rest Fe. Es wurden zylindrische Proben mit einem Durchmesser von 1 cm und einer Dicke von 1 cm ausgewählt und in Harze eingebettet, wodurch eine Oberfläche von 0,785 cm2 freigelegt wurde (Abb. 9a). Diese Proben wurden dann unterhalb der Ebbelinie in das Meerwasser getaucht, wo Makrofouling wahrscheinlicher anhaftete. Der Feldexpositionsort befand sich an einem Pier in der Jiaozhou-Bucht, Qingdao, China (N 120°15′4″, E 35°59′11″)). Nach neun Monaten Eintauchen in Meerwasser vom 1. März 2021 bis 1. Dezember 2021 war das zylindrische Exemplar, das von einer Auster bedeckt war (Abb. 9b), von Ascidianen bedeckt (Abb. 9c) und nicht von Makrofouling bedeckt war (Abb. 9d). ) wurden abgerufen. Da die Anlagerung von Makrofouling-Organismen unkontrollierbar ist, sieht der Versuchsaufbau wie folgt aus: Mehrere parallele Proben wurden an derselben Stelle aufgehängt und die Bedeckung mit Makrofouling wurde in regelmäßigen Abständen beobachtet. Nachdem einige Exemplare mit Austern- und Ascidian-Anhang identifiziert wurden, wurden sie als Zielexemplar ausgewählt. Nach einer gewissen Zeit wurden die Zielexemplare mit Austern- und Ascidian-Anhaftung getrennt gesammelt, und auch Proben ohne Makrofouling-Anhaftung wurden als Kontrollgruppe ausgewählt und gesammelt. Anschließend wurden In-situ-Rostschichten und Biofilme an der Grenzfläche Makrofouling/Stahl zur weiteren Sequenzierung und Analyse der Rostzusammensetzung gesammelt. Nach der Entnahme der Probe wurden alle Rostproben und der Biofilm in sterile Zentrifugenröhrchen überführt100. Drei parallele Proben wurden an unterschiedlichen Punkten gesammelt und ihnen wurden SW-RU (die Rostschicht oder der Biofilm an der Stahlgrenzfläche, die nicht von Makrofouling bedeckt ist), AS-RU (die Rostschicht oder der Biofilm an der Ascidian/Stahl-Grenzfläche), OY- RU (die Rostschicht oder der Biofilm an der Grenzfläche Auster/Stahl), OY (die Rostschicht oder der Biofilm in Austernsekreten) und OYT (die Rostschicht oder der Biofilm in Austerngeweben). Entfernen Sie bei Rostproben (SW-RU, OY-RU und AS-RU) zunächst den bedeckten Makrofouling von der Stahlsubstratoberfläche und sammeln Sie dann die Rostschicht und die Biofilme mit einer sterilen Pinzette. Bei OYS- und OYT-Proben wurde zunächst eine sterile Pinzette verwendet, um die Austernschale aufzubrechen. Dann wurde eine sterile Pipette verwendet, um die Austernsekrete (OYS) zu sammeln, und eine sterile chirurgische Klinge wurde verwendet, um die Austerngewebe (OYT) zu schneiden und zu sammeln. Alle gesammelten Proben wurden in einer Eisbox aufbewahrt, so schnell wie möglich ins Labor transportiert und zur weiteren Analyse bei –20 °C gelagert.

ein zylindrisches Exemplar; b–d Zylindrische Probe b bedeckt von einer Auster, c bedeckt von Ascidien und d nicht bedeckt von Makrofouling nach neunmonatigem Eintauchen in Meerwasser.

Für die Beobachtung der Makrofouling-/Stahlgrenzflächenmorphologie und die Rostschichtanalyse wurde zunächst das bedeckte Makrofouling entfernt und dann die Rostzusammensetzung und Morphologiecharakterisierung der Makrofouling-/Stahlgrenzfläche durchgeführt. Die Morphologie der mit Rost bedeckten Stahloberfläche nach der Entfernung des Makrofoulings wurde mittels Rasterelektronenmikroskopie (REM, Regulus 8100, Hitachi, Japan) untersucht. Die von Rost befreite Stahloberfläche wurde mit einem 3D-Messlasermikroskop (LSCM, LEXT 3D OLS5000, Olympus, Japan) untersucht, nachdem die Rostschicht unter Verwendung von 20 Vol.-% Salzsäure mit 1 Vol.-% Hexamethylentetramin entfernt worden war. Die gesammelte Rostschicht wurde mit Glycerin vermischt und zur Vermeidung von Oxidation im Gefriervakuum getrocknet und in Vakuumbehältern aufbewahrt. Röntgenphotoelektronenspektroskopie (XPS, EscaLab 250Xi, Thermo Fisher Scientific, Amerika), Röntgenbeugung (XRD, Ultima IV, Rigaku, Japan) und Fourier-Transformations-Infrarotspektroskopie (FT-IR, Nicolet iS10, Thermo Fisher Scientific, Zur Charakterisierung von Rost wurden Techniken aus den USA (USA) verwendet. Für die XPS-Analyse wurden die XPS-Daten mit einem Thermo Fisher ESCALAB 250Xi-Spektrometer mit monochromatischer Al Kα-Strahlung und argonunterstützter Ladungskompensation gesammelt. Für die detaillierten Spektren wurden eine Schrittgröße von 0,05 eV, eine Verweilzeit von 100 ms und eine Durchgangsenergie von 10 eV verwendet. Die Kalibrierung wurde durchgeführt, um spannungsbedingte Veränderungen in den Elektronenspektren zu eliminieren. Die Spektren wurden bei einem Startwinkel von 90° aufgenommen und alle Bindungsenergien wurden ladungskorrigiert auf das C 1s-Signal, das auf 284,6 eV eingestellt war. Zur Charakterisierung der Eisenoxide wurden hochauflösende Scans der C 1s-, S 1s-, O 1s- und Fe 2p-Peaks aufgenommen. Für die XRD-Analyse wurden die Rostproben mit einem Rigaku-XRD-Diffraktometer mit Cu-Kα-Strahlung (λ = 1,5406 Å) charakterisiert. Die Beugungsdaten wurden über einen 2θ-Bereich von 5–90° mit einer Scanrate von 5°/min gesammelt. Für die FT-IR-Analyse wurde die Rostprobe zu einem feinen Pulver gemahlen und unter Vakuum mit spektroskopisch reinem, trockenem KBr zu einer Scheibe gepresst. Spektren wurden über einen Wellenlängenbereich (400–4000 cm−1) mit einer Auflösung von 2 cm−1 gesammelt. Hintergrundspektren wurden vor jeder einzelnen Probe gesammelt.

Zur Sequenzierung wurde aus den Proben mit der SDS-Methode extrahierte DNA verwendet. Anschließend wurde die Reinheit und Konzentration der DNA mithilfe einer Agarosegelelektrophorese überprüft. Für die PCR-Amplifikation wurden spezifische Primer mit Barcode, Phusion® High-Fidelity PCR Master Mix mit GC-Puffer (New England Biolabs, England) und hocheffiziente High-Fidelity-Enzyme verwendet101. 16S-rRNA-Gene wurden mit den Primersätzen 515F/806R amplifiziert. Die Integrität und ungefähre Länge der DNA wurden durch 2 % Agarosegelelektrophorese untersucht und PCR-Produkte wurden mit einem PCR-Reinigungskit (QIAGEN, Hilden, NRW, Deutschland)102,103 gereinigt. Die PCR-Bibliotheken wurden mit dem TruSeq® DNA PCR-Free Specimenvorbereitungskit (Illumina, San Diego, CA) durchgeführt. Nach der Quantifizierung mit Qubit und der Q-PCR-Quantifizierung wurden die qualifizierten PCR-Bibliotheken auf der Illumina NovaSeq6000-Plattform sequenziert.

Nach dem Abschneiden der Barcode- und Primersequenzen gemäß der Barcode-Sequenz und der PCR-Amplifikations-Primersequenz wurde FLASH (V1.2.7) verwendet, um die Lesevorgänge jeder Probe zu spleißen, um Roh-Tags zu erhalten104. Die Qualitätskontrolle wurde an den Roh-Tags durchgeführt (Sequenzlänge beträgt 200 bis 10.000 Basenpaare, aufeinanderfolgende identische Basenpaare N < 6; Fuzzy-Basen N < 1, Q < 25), dann wurde die Fastp-Software zum Filtern der gespleißten Roh-Tags verwendet um saubere Tags zu erhalten. Nach dem Entfernen chimärer Sequenzen wurden die feinen wirksamen Tags erhalten105. Für die anschließende OTU-Diversitätsindex- und Häufigkeitsinformationsanalyse wurde der Uparse-Algorithmus (Uparse v7.0.1001)106 verwendet, um alle effektiven Tags aller Exemplare zu gruppieren, und die Sequenzen wurden in OTUs (operative taxonomische Einheiten) mit 97 % Sequenzähnlichkeit geclustert. An OTU-Sequenzen wurden Artenannotationen durchgeführt, und die Artannotationsanalyse wurde mit der Mothur-Methode und der SSUrRNA-Datenbank (SILVA138.1)107,108 durchgeführt, um taxonomische Informationen und die Zusammensetzung der Gemeinschaft auf jeder taxonomischen Ebene zu erhalten: Königreich, Stamm, Klasse, Ordnung, Familie, Gattung, Art.

Der Alpha-Diversitätsindex (α-Diversität) wurde verwendet, um die Diversität der mikrobiellen Gemeinschaft innerhalb von Proben anzuzeigen. Zur Abdeckung der Sequenzierungstiefe wurden QIIME-Berechnung und R-Software verwendet109. Observed-otus-, Chao1-, Shannon-, Simpson- und ACE-Indizes wurden mit der QIIME-Software (Version 1.9.1) berechnet und Verdünnungskurven und Ranghäufigkeitskurven wurden mit der R-Software (Version 2.15.3)110 erstellt. Der Beta-Diversitätsindex (β-Diversität) wurde verwendet, um die Zusammensetzung der mikrobiellen Gemeinschaft verschiedener Proben zu analysieren. Basierend auf der gewichteten Nicht-IFRAC-Distanz wurde die auf OTU basierende Bray-Curtis-Distanz aus der nichtmetrischen mehrdimensionalen Skalierung (NMDS)111,112 ermittelt. Die UPGMA-Clusteranalyse wurde mit einer gewichteten Unifrac-Distanzmatrix und einer ungewichteten Unifrac-Distanzmatrix durchgeführt. Die Clustering-Ergebnisse wurden integriert und mit der relativen Artenhäufigkeit auf Stammebene in jedem Exemplar angezeigt113,114. Angewandte PCA-Analyse, um zwei Achsen zu extrahieren, die die Unterschiede zwischen Proben am besten widerspiegeln111. Der Unifrac-Abstand wurde mit der QIIME-Software (Version 1.9.1) berechnet und der UPGMA-Probenclusterbaum erstellt. PCA- und NMDS-Diagramme wurden auch mit der R-Software (Version 2.15.3) erstellt. Die potenziellen Funktionsgene wurden mithilfe der PICRUSt-Vorhersage115,116 anhand der KEGG-Datenbank annotiert. Das Cladogramm der diskriminierenden Taxa wurde in den rostbezogenen Gruppen durch die lineare Diskriminanzanalyse (LDA) basierend auf Kruskal-Wallis mit einem Log-Score >3,5 und P = 0,05 unter Verwendung der LEfSe-Software (V1.0)7,117 identifiziert. Die relative Häufigkeit jeder Taxonomie war der Durchschnittswert der dreifachen Häufigkeit. Der T-Test wurde verwendet, um den Unterschied in den einzelnen Funktionsgenen zwischen verschiedenen Behandlungen zu bestimmen7.

Die Daten, die die Ergebnisse dieser Studie stützen, sind auf begründete Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich. Die Sequenzierungsdaten der 15 erhaltenen Proben wurden in der NCBI Short Read Archive (SRA)-Datenbank unter der Bioprojekt-Zugangsnummer PRJNA865886 mit den Bioprobennummern SAMN 30139936–30139950 hinterlegt.

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Die Autoren möchten die finanzielle Unterstützung der Arbeit durch die Unterstützung des National Key Research and Development Plan of China (Nr. 2022YFB2603000), des Key R&D Program of Shandong Province, China (No. 2022CXPT027) und der MIITC High-tech Ship Research Projects anerkennen (Nr. MC-202003-Z01-02).

Schlüssellabor für marine Umweltkorrosion und Biofouling, Institut für Ozeanologie, Chinesische Akademie der Wissenschaften, Qingdao, 266071, China

Zhengquan Wang, Xiutong Wang, Yanliang Huang und Baorong Hou

Universität der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, Peking, 100049, China

Zhengquan Wang, Xiutong Wang und Yanliang Huang

Zentrum für Ozean-Megawissenschaften, Chinesische Akademie der Wissenschaften, Qingdao, 266071, China

Zhengquan Wang, Xiutong Wang und Yanliang Huang

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ZW verfasste den Entwurf des Papiers und führte die experimentelle Arbeit unter der Aufsicht von XW durch. Alle Autoren bewerteten und visualisierten die Ergebnisse. XW und YH haben das Papier überprüft und bearbeitet.

Korrespondenz mit Xiutong Wang.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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

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Nachdrucke und Genehmigungen

Wang, Z., Wang, X., Huang, Y. et al. Metagenomische Einblicke in Nährstoff- und hypoxische Mikrobengemeinschaften an der Makrofouling-/Stahl-Grenzfläche, die zu schwerer MIC führen. npj Mater Degrad 7, 41 (2023). https://doi.org/10.1038/s41529-023-00365-2

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Eingegangen: 19. Januar 2023

Angenommen: 12. Mai 2023

Veröffentlicht: 24. Mai 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41529-023-00365-2

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