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土壤氨基糖、木质素酚和磷脂脂肪酸碳同位素（δ13C）检测
2025-08-18

土壤有机碳主要由两部分组成，一是植物源碳，主要有凋落物、根系及根系分泌物；二是微生物源碳，主要包括残体及代谢产物。氨基糖、木质素酚和磷脂脂肪酸碳同位素（δ13C）等生物标志物，因其能分别表征植物和微生物对土壤有机碳的相对贡献而备受关注。这些生物标志物不仅在不同类型生态系统中具有显著差异，还能反映土壤有机碳的来源和周转过程。因此，深入研究这些生物标志物在土壤中的分布和变化，对于揭示土壤有机碳的形成和转化机制具有重要意义。下面，就和小普一起来了解一下吧！


一、关于土壤氨基糖、木质素酚和磷脂脂肪酸碳同位素（δ13C）
土壤有机碳（SOC）的来源和周转机制研究中，氨基糖、木质素酚和磷脂脂肪酸碳同位素（δ13C）是关键生物标志物。氨基糖（如氨基葡萄糖、胞壁酸等）反映微生物残体碳贡献及群落动态；木质素酚δ13C追踪植物残体输入与转化；磷脂脂肪酸δ13C指示活体微生物碳源利用和代谢途径。这些指标共同揭示植物-微生物协同作用下土壤碳循环的微过程。
（1）氨基糖碳同位素（氨基糖δ13C）
氨基糖（amino sugar，AS）是微生物细胞壁的稳定组分，是一类糖的羟基被氨基所取代的有机化合物，广泛存在于土壤和海洋有机质中。目前已在微生物体中识别出高达26种氨基糖，但其中仅有氨基葡萄糖（glucosamine，GlcN）、氨基半乳糖（galactosamine，GalN）、氨基甘露糖（man nosamine，ManN）和胞壁酸（muramic acid，MurA）4种可被定量。氨基葡萄糖真菌残体碳的“指纹”，是土壤中含量最高的氨基糖（占总量47-68%），其丰度直接反映真菌生物量及其对SOM的贡献，高GlcN含量指示真菌主导的有机质积累（如森林、草原表层土），与土壤碳库稳定性正相关。胞壁酸细菌残体碳的“专属标签”，在农田土壤中，MurA含量受施肥（如化肥抑制细菌生物量）和耕作方式显著影响，用于评估人为干扰对微生物碳泵的效应。氨基半乳糖（GalN）是细菌与真菌的“混合信号”，贡献率17-42%，但其来源非特异性，需结合GlcN/MurA比值解读，高GalN+高GlcN：可能指示真菌与细菌协同降解复杂有机质（如木质纤维素），高GalN+高MurA：可能反映细菌主导的EPS积累（如生物膜形成）。氨基甘露糖（ManN）是微生物胞外聚合物（EPS）的“隐秘信号”，其含量最低（贡献率约4%），但对EPS高度敏感，可指示微生物分泌EPS的活性（如生物膜形成或土壤团聚体稳定）。氨基糖也常用来作为微生物对土壤和海洋沉积物中有机碳、氮贡献的指标[1]。此外，不同氨基糖组分的比值也可用来指示微生物群落组成。氨基糖δ13C可追溯微生物对土壤有机碳（SOC）的贡献。
（2）木质素酚碳同位素（木质素酚δ13C）

木质素酚是植物木质素降解产物，木质素（lignin）是维管植物细胞壁的主要组成成分，约占植物生物量干质量的15%-30%，是土壤有机碳的重要来源，其降解过程产生多种酚类化合物，主要包括四大类：①香草基酚类（V类，包括香草酸、香草酮和香草醛）；②紫丁香基酚类（S类，包括丁香酸、丁香酮和丁香醛）；③肉桂基酚类（C类，包括阿魏酸和对香豆酸）；④对羟基酚类（P类，包括对羟基苯甲酸、对羟基苯甲醛、对羟基苯乙酮）[2]。作为植物源碳的生物标志物，木质素酚δ13C可追踪植物残体输入及转化过程。

（3）磷脂脂肪酸碳同位素（磷脂脂肪酸δ13C）

磷脂脂肪酸（Phospholipid Fatty Acids，PLFAs）是微生物细胞膜的主要成分，具有结构多样性和生物特异性等特点。PLFA在微生物细胞膜中起着重要作用，并会随着细胞的死亡快速分解，因此通过测定PLFA可以了解微生物的种类及群落结构，而PLFA δ13C可指示活体微生物的碳源利用及代谢途径[3]。

二、土壤氨基糖、木质素酚和磷脂脂肪酸碳同位素检测的应用场景
（1）氨基糖δ13C检测应用场景

  • ①区分碳来源：通过测定氨基糖δ13C值，区分土壤有机碳（SOC）中微生物来源碳与植物来源碳的比例。通过添加13C标记的葡萄糖，追踪其转化为微生物残体（如氨基糖）的过程。

  • ②评估微生物碳积累效率（CAE）：利用氨基糖的δ13C值计算微生物将外源葡萄糖碳转化为稳定微生物残体碳的效率，即CAE[4]。

合作文章丨郑州大学团队揭示了纳米颗粒在溃疡性结肠炎靶向治疗的前景

式中：fglucose表示来源于13C标记葡萄糖的氨基糖的百分比，δ13Cglucose、δ13CC和δ13CSOC分别表示加入葡萄糖、样品中的氨基葡萄糖或氨基半乳糖以及SOC的δ13C值。

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式中：Aminosugar-Cglucose表示培养试验结束后来源于葡萄糖的氨基糖浓度，CO2-Cglucose表示来源于葡萄糖的呼吸释放的碳量。

  • ③土壤有机质（SOM）动态研究：氨基糖作为微生物残体的生物标志物，用于量化微生物残体对土壤有机碳库的贡献。通过δ13C分析，区分微生物来源（如真菌与细菌）的碳输入，并追踪其在土壤中的转化与稳定化过程[5]。

（2）木质素酚δ13C检测应用场景

土壤有机质动态研究：通过测量土壤中木质素酚类的δ13C值，分析气候因素（如温度、降水）对土壤有机质分解和转化的影响。

（3）磷脂脂肪酸δ13C检测应用场景
  • ①区分自养与异养代谢：通过比较PLFA的δ13C值与总有机碳（TOC）的δ13C值，推断微生物的碳固定方式。例如，Δδ13C值在2‰–4‰范围内表明异养代谢主导，而更大的偏移则可能反映自养代谢。
  • ②验证碳循环假设：δ13C数据支持了微生物可能通过异养代谢循环利用古老有机碳（如TOC）的假说。例如，PLFA δ13C值与TOC接近，表明其碳源可能来自系统内部分解的有机质，而非大气CO2。
  • ③辅助群落组成解析：结合PLFA分子组成（如单不饱和脂肪酸MUFA和多不饱和脂肪酸PUFA的分布）和δ13C特征，区分不同微生物功能群[6]。

三、氨基糖、木质素酚和磷脂脂肪酸碳同位素的测量方法
（1）氨基糖碳同位素检测方法
样品经前处理后，首先需水解，土壤样本需用盐酸（HCl）水解，将氨基糖从大分子中释放，随后通过离心和冻干去除盐分及酸性成分，使用衍生化试剂进行衍生化反应，提高挥发性便于气相色谱-同位素比值质谱联用（GC-IRMS）分析，衍生化后的氨基糖通过气相色谱分离，燃烧生成CO2，再由同位素质谱测定δ13C值。
（2）木质素酚碳同位素检测方法

样品前处理后需氧化裂解，土壤样本在碱性条件下与氧化铜（CuO）、硫酸亚铁铵反应，将木质素裂解为小分子酚类化合物。酸化后用乙酸乙酯萃取酚类化合物。吡啶溶解后，加入双（三甲基硅基）三氟乙酰胺（BSTFA）衍生化。使用GC-IRMS通过色谱分离后燃烧生成CO2测定木质素酚δ13C。

（3）PLFA碳同位素检测方法

样品经前处理后冷冻干燥或风干，加入氯仿-甲醇-磷酸盐缓冲液萃取，分离磷脂组分。通过硅胶柱层析纯化，去除中性脂和糖脂，随后通过皂化、萃取、溶解上机。使用GC-IRMS将通过色谱分离后的PLFA燃烧生成CO2测定δ13C，可追溯微生物碳源。

四、文献分享
化肥与有机肥料施用下13C标记水稻秸秆碳向微生物氨基糖的转化差异
合作文章丨郑州大学团队揭示了纳米颗粒在溃疡性结肠炎靶向治疗的前景
期刊名称：Geoderma
影响因子：6.6
DOI：https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2023.116537
1.研究内容
现有研究已强调微生物在土壤有机碳（SOC）形成中的核心作用，但施肥方式如何影响作物残体碳向微生物氨基糖的转化过程尚不明确。本研究对长期不同施肥体系（纯化肥NPK与化肥+有机肥NPKM两种施肥体系）的土壤，进行为期60天的培养实验，利用13C标记水稻秸秆，结合氨基糖稳定同位素示踪技术（GC-IRMS），追踪13C标记秸秆碳在微生物氨基糖中的转化情况，探究不同施肥体系下微生物对植物碳的转化利用策略及其对土壤有机碳形成的影响。
2.研究结果

经过60天培养后，NPK组土壤中秸秆衍生的13C含量（0.51g/kg）显著低于NPKM组（0.66g/kg）（p<0.05，见表1）。在NPK和NPKM组中，土壤中秸秆衍生碳回收率与氨基糖含量存在差异（表1）。具体而言，培养60天后，NPK组和NPKM组土壤中残留的秸秆衍生碳占总添加量的比例分别为21.5%和32.9%。而秸秆碳在氨基糖中的转化比例则分别达到总添加量的1.61%和2.08%。

表1.培养结束时的秸秆衍生SOC浓度（13C-SOC）、土壤中残留的秸秆碳比例、转化为氨基糖的秸秆碳比例（总氨基糖中的13C回收率）以及微生物残留碳库的估算值（MNCnew中的13C回收率）。

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不同施肥方案下土壤中秸秆衍生的13C-氨基糖（13C-ASs）动态随时间推移存在显著差异（图1a；p<0.05）。在NPK处理组中，秸秆衍生碳元素转化为氨基糖的过程呈现快速显著增长（p<0.05），且30天前13C-ASs的平均浓度已高于NPKM处理组（p<0.05）。此后，NPK处理组的13C-ASs浓度开始下降，至培养结束时较峰值降低12%。而NPKM处理组的13C-ASs浓度在初期逐步上升，后期显著超过NPK处理组。最终培养结果显示，NPKM处理组的13C-ASs浓度比NPK处理组高出29%（p<0.05）。

培养过程中，NPK（仅化肥）和NPKM（化肥加有机肥）处理下，水稻秸秆衍生的碳在13C-氨基葡萄糖（13C-GlcN）、13C-半乳糖胺（13C-GalN）和13C-胞壁酸（13C-MurN）中的分配存在显著差异（图1b、1c、1d）。在整个培养过程中，NPKM处理组的13C-GlcN含量显著高于NPK组（图1b；p<0.05）。13C-MurN和13C-GalN在NPK土壤中的浓度明显更高（p<0.05），且在培养初期增幅更为显著，约30天时达到峰值，随后在培养后期开始下降（图1c、1d）。相比之下，NPKM处理的土壤中13C-MurN和13C-GalN的积累量虽较低但持续增加。在60天的培养过程中，NPKM土壤中13C-GlcN与13C-MurN的比值始终高于NPK土壤（平均值18.3）（p<0.05）。

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图1. 60天培养期内不同施肥方案下秸秆改良土壤中秸秆来源的13C同化动态：总氨基糖（13C-ASs-new）（a）、氨基葡萄糖（13C-GlcN）（b）、半乳糖胺（13C-GalN）（c）及胞壁酸（13C-MurN）（d）。NPK为仅施用矿物肥料的土壤，NPKM为施用矿物肥料加粪肥的土壤。垂直线表示均值标准误（n=3）。*、**、***分别表示同培养日不同施肥处理间的显著差异，对应p<0.05、p<0.01和p<0.001。

在60天培养过程中，秸秆来源的总碳、真菌碳和细菌碳含量差异显著，这与13C-氨基糖动态变化趋势一致（p<0.05；图2a、2b、2c）。在NPK处理土壤中，新形成的微生物源碳（MNCnew）占13C标记土壤有机碳（13C-SOC）的比例分别为9.7%（15天）、62.6%（30天）和64.4%（60天）（图3a；p<0.05）。而NPKM处理土壤中该比例平均为37.9%，显著低于NPK处理的45.4%。在培养过程中，NPK土壤组的细菌13C比例始终显著高于NPKM土壤组（p<0.05，图3b）。具体而言，NPK土壤中细菌13C在13C-SOC中的占比持续高于NPKM土壤组（p<0.05，图3c）。值得注意的是，在60天培养周期内，NPKM处理土壤中细菌13C和真菌13C的丰度及其对13C-SOC的贡献值均呈现持续增长趋势。

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图2.不同施肥方案下水稻秸秆衍生的13C在60天培养期内对土壤总碳（a）、真菌碳（b）及细菌碳（c）的同位素掺入量随时间变化趋势。NPK表示仅施用矿物肥料的土壤；NPKM表示施用矿物肥料并添加化肥的土壤。垂直线表示均值标准误（n=3）。星号标记*、**和***分别表示在相同培养日中，不同施肥方案间差异具有统计学意义（p<0.05、p<0.01和p<0.001）。

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图3.在60天培养期内，不同施肥方案对土壤中13C-SOC中秸秆来源真菌（FNCnew）、细菌（BNCnew）及总微生物碳（MNCnew）比例的影响。NPK表示仅施用化肥的土壤；NPKM表示施用化肥并添加有机肥的土壤。垂直线表示均值标准误（n=3）。星号*、**、***分别表示在同一天培养中，不同施肥处理组间差异具有显著性（p<0.05、p<0.01、p<0.001）。

为比较添加秸秆C的微生物利用效率，图4展示了两种土壤中秸秆C在MNCnew中的掺入比例（%）。施肥对秸秆衍生13C向MNCnew分配的影响随培养时间变化，在NPK和NPKM土壤中呈现显著差异（F=27.4，P=0.035）。在60天培养过程中，NPK土壤中秸秆衍生13C的回收率在第30天达到峰值，比NPKM土壤提前30天（P=0.002）。相比之下，NPKM土壤的回收率呈现逐步上升趋势，并在培养末期达到峰值（3.63%-18.9%），其数值在第60天时已显著超过NPK土壤（P=0.044）。

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图4.不同施肥方案下秸秆改良土壤中秸秆C在预估微生物碳库（MNCnew）中的回收率（60天培养期结束时数据）。NPK表示仅施用矿物肥料的土壤；NPKM表示施用矿物肥料并添加化肥的土壤。垂直线表示均值标准误（n=3）。星号*和**分别表示在相同培养日的施肥处理组间统计学显著差异，p<0.05和p<0.01。

通过追踪13C标记秸秆在土壤中氨基酸糖的同化过程，获得了关于施肥体系如何影响植物碳向微生物腐殖质转化及其对农业土壤有机碳（SOC）形成贡献的新见解。在施用化学肥料的土壤中，更多秸秆衍生碳最初转化为氨基酸糖；而施用化肥加有机肥的土壤中，后期氨基酸糖的13C富集持续时间更长且强度更高。这表明施肥可能通过改变土壤微生物对作物残渣添加的高效残留生产能力，从而影响秸秆碳向微生物碳库的同化过程。此外，NPKM土壤中真菌13C含量更高，NPK土壤中细菌13C积累量更大，这表明在特定施肥条件下，真菌和细菌在将秸秆碳转移至SOC过程中发挥着不同作用。研究数据还直接揭示了微生物在不同施肥体系下通过腐殖质形成途径将植物碳转化为SOC的关键作用。总体而言，研究证实了施肥体系对调控微生物同化与固定秸秆碳的关键作用，这最终可能影响土壤有机碳形成与稳定过程中微生物源碳的长期累积效应。


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参考文献：

[1] Khan, K. S., Mack, R., Castillo, X., Kaiser, M., & Joergensen, R. G. （2016）. Microbial biomass, fungal and bacterial residues, and their relationships to the soil organic matter C/N/P/S ratios. Geoderma, 271, 115–123. 

[2] Kaiser, K., & Benner, R. （2012）. Characterization of lignin by gas chromatography and mass spectrometry using a simplified CuO oxidation method. Analytical Chemistry, 84（1）, 459–464. 

[3] 杜淑辉,褚建民,段俊光,等.木质素酚类物质对内蒙古退化草地土壤有机碳的影响[J].植物生态学报,2025,49（01）:30–41.

[4] 石碧婉,高文静,杨志颖,等.土壤质地和有机碳分子组成对土壤有机碳的矿化和微生物碳积累效率的影响[J].草业科学,2023,40（02）:365–377.

[5] He, H., Xie, H., & Zhang, X. （2006）. A novel GC/MS technique to assess 15N and 13C incorporation into soil amino sugars. Soil Biology and Biochemistry, 38（5）, 1083–1091.

[6] Brady, A. L., Goordial, J., Sun, H. J., Whyte, L. G., & Slater, G. F. （2018）. Variability in carbon uptake and （re）cycling in Antarctic cryptoendolithic microbial ecosystems demonstrated through radiocarbon analysis of organic biomarkers. Geobiology, 16（1）, 62–78.



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