研究与评论:微生物学与雷竞技苹果下载生物技术杂志
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1浙江大学环境与资源学院环境修复与生态系统健康教育部重点实验室，杭州310058
2浙江大学农业与生物技术学院作物种质资源教育部重点实验室，杭州310058
收到日期:23/06/2016;接受日期:19/07/2016;发表日期:24/07/2016
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药物抗生素对土壤微生物的残留效应及其周转过程仅作了研究。因此，本研究探讨了青霉素和四环素可能对土壤原生细菌群落和氮矿化的毒性作用。浓度为10和100毫克。青霉素和四环素类抗生素Kg-1对土壤微生物群落有影响。这种效果通过磷脂脂肪酸(PLFA)模式的小耐受增加和变化变得明显。结果表明，在高浓度青霉素和四环素处理下，土壤中的PLFA含量大部分都有所下降，而某些特定的微生物群(如18:1ω9c)没有变化。两种抗生素均能显著降低铵的浓度，但对硝酸盐的影响较小。结果表明，即使在较高的浓度下，药用抗生素对土壤微生物的作用也只是暂时的，对氮周转的选择性过程有负面影响
青霉素，四环素，毒性，土壤微生物群落，土壤氮矿化。
在畜牧业中，抗生素被广泛用于保护人类健康和提高动物生长速度。2009年中国各地牲畜使用抗生素约96,600吨[1］．然而，在动物和人类体内，这些抗生素的50-90%都能以未改变的状态排出体外[2-5]报告了在施用高浓度粪肥(20毫克抗生素千克)处理的表土中发现了抗生素－1土壤)。由于在植被生长期间反复施用肥料，缓慢降解的抗生素会积聚在土壤中。虽然各种抗生素自然存在于土壤中，但越来越多的抗生素残留释放到土壤中，与自然背景有很大差异。
与广泛使用抗生素相关的挫折是，它往往伴随着耐药菌株的迅速出现，这意味着生态和公共卫生影响尚待探索和充分理解。例如，对青霉素(50年前给人类健康带来革命性变化的抗生素)的耐药性现在高达79%葡萄球菌肺炎南非的分离株[6，7］．青霉素和四环素都是人畜共患药物，四环素在粪便中的半衰期更持久，接近100 d;而青霉素在粪便中的半衰期仅为5 d [8]因为β-内酰胺的结构可以通过广泛存在的β-内酰胺酶或化学水解而打开[9］．研究这两种化学稳定性不同的广谱抗生素对土壤微生物活性和周转过程的影响至关重要。本文还讨论了抗生素对生态功能的影响。磺胺嘧啶(SDZ)的施用可以干扰土壤的硝化和反硝化过程。在抗生素胁迫下，氨氧化由氨氧化细菌(AOB)向较不敏感的氨氧化古菌(AOA)的接管[5，10］．药物抗生素对土壤微生物及其周转过程的影响尚不清楚。我们有兴趣了解抗生素对土壤氮动态的干扰，而不添加肥料基质来放大其效应。释放到土壤中的抗生素浓度与自然浓度相差很大[11，12］．研究了磺胺类和四环素类抗生素对微生物结构和功能的影响。
土壤生态系统高度复杂，微生物群落数量庞大。大多数土壤微生物种类仍然未知，对群落结构及其与土壤性能的关系了解甚少。磷脂脂肪酸(PLFAs)是所有活细胞细胞膜的主要成分。土壤磷脂脂肪酸(PLFA)谱可以帮助分离特定生物标志物组的生物，而不需要培养生物。多项研究表明，PLFA分析是调查环境对土壤微生物群落影响的有力和灵敏的工具[13，14］．在兽药中，四环素类被认为对环境可能产生不良影响的可能性最高[15］．四环素通过破坏核糖体30S亚基的氨基酸链延伸来抑制蛋白质合成[16］．β-内酰胺类，第一类自然产生的抗生素在临床上实施，在北美最广泛的抗菌药物之一。因此，我们对青霉素和四环素及其对土壤微生物的作用产生了兴趣，因为有证据表明，这些抗生素在临床和牲畜生产中应用最广泛，因为它们对各种细菌菌株具有突出的疗效。本研究旨在更详细地了解土壤中氮的周转和青霉素或四环素引起的干扰所涉及的微生物群落的动态。
土壤采样
实验使用的表土(0-15厘米)分别来自堆肥处理场地(土壤C)和原始森林土壤(土壤F)。这些场地位于中国杭州浙江大学附近。调查结果显示，所有土壤均未直接用青霉素或四环素处理。有机肥堆肥虽然在土壤中未检出青霉素和四环素，但可能对土壤产生了一定程度的抗生素。每个点用无菌铲子采集10-12份样品，充分混合后放入塑料袋中，得到复合样品。合成样本已送往化验室作化学分析(表1)，冰保存(2-6 h)， -20°C保存，供进一步微生物研究。
| 土壤 | pH值(水) | 总N | 总C | 盲肠 | 可用P | 可用K |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ——g.kg－1------- | cmol +公斤－1 | ------------ mg.kg－1------------ | ||||
| C | 6.71 | 2.4 | 22.2 | 27.5 | 17.1 | 1964 |
| F | 5.54 | 3．1 | 26.3 | 5.3 | 66.7 | 137 |
表1。表层土(< 2 mm)的化学性质。aCEC，阳离子交换容量。
土壤化学分析
土壤样品，对应100g干重，放置在500ml的Erlenmeyer烧瓶塞与纤维素塞，以允许气体交换，同时尽量减少水分蒸发。首先将青霉素G (Pen)或盐酸四环素(Tet)溶解在水中，然后将不同体积的标准溶液充分混合到土壤中，最终浓度为10和100 mg抗生素kg－1干燥的土壤。未修改(处理C和F)的样品作为对照。表2介绍治疗的细节。混合后，用超纯水将土壤水分调至持水能力的60%。4个重复的样品在黑暗中10°C有氧孵育。在0、1、3、7、14和27 d进行采样。
| 治疗 | 土壤 | 抗生素 | 浓度(mg.kg-1) |
|---|---|---|---|
| C | C | 没有一个 | 0 |
| CP10 | C | 青霉素G | 10 |
| CP100 | C | 青霉素G | One hundred. |
| CT10 | C | 四环素 | 10 |
| CT100 | C | 盐酸四环素 | One hundred. |
| F | F | 没有一个 | 0 |
| FP10 | F | 青霉素G | 10 |
| FP100 | F | 青霉素G | One hundred. |
| FT10 | F | 盐酸四环素 | 10 |
| FT100 | F | 盐酸四环素 | One hundred. |
表2。处理后土壤中抗生素浓度(mg.kg-1)
土壤微生物量
采用熏蒸萃取法测定土壤微生物量。取15克湿润土壤，用60 mL 0.5 mol L-1 K2SO4摇晃30分钟收集提取物。另一批15 g土壤用无乙醇氯仿熏蒸24 h，然后收集提取物。采用岛津TOC- 5000分析仪测定微生物生物量碳(MBC)。估计为BC=EC/0.45，其中EC(可萃取碳)是熏蒸和未熏蒸样品中提取的碳的差值[17］．
土壤微生物种群
培养后，取10 g新鲜土样，加入90 mL无菌0.2%琼脂水中，大力搅拌5 min，连续稀释。这些稀释的样品被镀在0.1%的胰蛋白酶大豆琼脂(TSA)培养基上进行细菌总数计数。马铃薯葡萄糖琼脂(PDA)培养基加50毫克金四环素和1毫克。l－1特吉糖醇用于真菌总计数[18］．使用含有抗生素的水琼脂培养基进行放线菌计数[19］．细菌和放线菌板在28℃下孵育9天，真菌板在25℃下孵育7天。
磷脂脂肪酸分析
脂质提取和PLFA分析根据[20.]作了一些修改[21］．样品冷冻3周后进行分析(3个重复)。在甲基化步骤之前加入一个内标物(19∶0的壬醛酸甲酯脂肪酸)。脂肪酸是根据碳原子的总数来命名的，双键的数量用冒号表示。双键的位置由符号ù定义，后面跟着脂肪酸分子甲基端的碳数。顺式和反式构型用c和t表示;I和a指前后字母的分支;Br表示分支位置未知;cy是指环丙基脂肪酸。羟基用“OH”表示。 10 Me indicates a methyl group on the 10th carbon atom from the carboxyl end of the molecule [22-24］．
土壤NH4-N和NO3-N测定
每个重复提取10克土壤，用40 mL KCl (1 M)在摇轨器(175 rpm;20°C)。过滤后，通过连续流动分析(CFA-SAN Plus/SkalarAnalytik, Germany)分析萃取液中的氨氮和硝酸盐氮。
统计分析
采用Microsoft Office Excel和SPSS 11.0 for Windows进行数据准备、计算和统计分析。采用方差分析(ANOVA)确定治疗效果。均数比较采用Duncan多元检验，P<0.05。
土壤微生物量C和N
各处理微生物碳(C)和氮(N)含量在5%水平上差异显著(图1)．与C、F处理相比，P10、P100、T10、T100分别降低15%、25%、12%、23%。培养27 d后，CP10和FT10土壤微生物C最高。除C/F处理外，培养27 d土壤微生物生物量C均显著高于第1 d。青霉素和四环素处理的土壤微生物量N在孵育1 d后与未处理的土壤(C、F)相比显著降低。抗生素处理27 d后，土壤微生物量N显著高于未处理的土壤(C, F)。
图1:不同抗生素处理对土壤微生物生物量碳(a, b)和氮(c, d)的影响。*号表示列在统计上与控件C/F不同。
微生物种群
在不同的琼脂培养基上采用稀释镀法测定土壤中微生物的数量。表3显示了两种土壤和五种处理在五种不同采样时间的一般微生物种群。未加抗生素处理的土壤微生物总数在两种土壤中无明显差异，在孵育期内略有下降。两种土壤中的微生物对抗生素的添加反应非常快，培养1 d后可培养细菌的数量明显减少。7 d孵育前，可培养菌群排序如下:C/F>P10>T10>P100>T100。但随后，细菌数量随培养时间的增加而增加，27 d后，抗生素处理土壤与未处理土壤的细菌数量差异不显著(表3)．在本研究中，可培养的真菌数量也受到不同抗生素修改的影响，C和F处理的真菌数量显著(P=0.05)高于CP100和CT100处理(表3)．在整个潜伏期，抗生素处理对放线菌种群的影响较小。
| 治疗 | 1 d | 3 d | 7 d | 14 d | 27维 |
|---|---|---|---|---|---|
| 细菌(107cfu g－1干土) | |||||
| C | 73.5 | 64.0 | 65.2 | 40.7 | 44.0 |
| CP10 | 55.0 b | 48.0 b | 49.5 b | 40.5 | 45.7 |
| CP100 | 33.5摄氏度 | 34.2摄氏度 | 38.5摄氏度 | 33.2 b | 42.2 |
| CT10 | 45.0 b | 43.7 b | 49.0 b | 23.7摄氏度 | 47.2 |
| CT100 | 34.7摄氏度 | 37.5摄氏度 | 41.5公元前 | 32.0 b | 42.0 |
| F | 72.5 | 64.5 | 55.7 | 46.7 | 48.5公元前 |
| FP10 | 41.2 b | 33.2 b | 29.0 b | 28.2 b | 60.0 |
| FP100 | 26.0摄氏度 | 23.7摄氏度 | 14.7摄氏度 | 25.5 b | 55.0 ab |
| FT10 | 43.2 b | 39.7 b | 29.7 b | 26.7 b | 54.5 ab |
| FT100 | 39.5 b | 39.2 b | 14.5摄氏度 | 20.0 b | 40.7摄氏度 |
| 真菌(104cfu g－1干土) | |||||
| C | 40.0 | 55.0 | 47.5 | 45.0 | 42.5 b |
| CP10 | 30.0 b | 45.0 ab | 37.5 b | 42.5 ab | 55.0 |
| CP100 | 17.5摄氏度 | 25.0摄氏度 | 40.0 ab | 35.0 b | 45.0 ab |
| CT10 | 37.5 | 40.0 b | 35.0公元前 | 27.5摄氏度 | 35.0摄氏度 |
| CT100 | 22.5摄氏度 | 20.0摄氏度 | 30.0摄氏度 | 42.5 ab | 45.0 ab |
| F | 35.0 | 52.5 | 45.0 | 32.5 | 20.0 b |
| FP10 | 27.5 b | 27.5 b | 22.50 b | 25.0 b | 20.0 b |
| FP100 | 15.0 cd | 9.0 d | 7.5 b | 7.5摄氏度 | 27.5 |
| FT10 | 20.0公元前 | 27.5 b | 20.5 b | 27.5 ab | 22.5 b |
| FT100 | 12.5 d | 20.0摄氏度 | 15.5 b | 20.0 b | 32.5 |
| 放线菌(104cfu g－1干土) | |||||
| C | 46.0 | 40.2 ab | 39.0 b | 35.5 | 45.7 |
| CP10 | 45.2 | 37.0美国广播公司 | 44.5 ab | 34.5 | 30.7 b |
| CP100 | 50.7 | 43.2 | 37.7 b | 30.5 | 23.5摄氏度 |
| CT10 | 56.5 | 36.0公元前 | 51.5 | 38.0 | 39.7 b |
| CT100 | 51.7 | 34.0摄氏度 | 37.0 b | 35.7 | 35.7 b |
| F | 45.50 | 40.5 b | 34.0 | 33.2 | 25.2 |
| FP10 | 35.2 b | 43.7 ab | 30.5 | 32.0 | 9.7摄氏度 |
| FP100 | 43.2 ab | 52.2 | 33.0 | 33.0 | 16.2 b |
| FT10 | 24.0 b | 43.5 ab | 35.7 | 26.2 | 15.2 b |
| FT100 | 44.7 | 43.7 ab | 34.5 | 27.2 | 15.5 b |
表3。青霉素和四环素处理后土壤中细菌、真菌和放线菌的数量
这并不奇怪，两种土壤在添加相同的抗生素后表现出相同的行为，抗生素和抗生素浓度都导致可培养细菌的减少。总的来说，在培养开始时，细菌数量减少，微生物种群发生了变化，但在添加27天后，不仅在低抗生素浓度的土壤中，而且在抗生素浓度高的土壤中，土壤微生物区系都恢复了。可见细菌有恢复的趋势。
微生物群落结构:PLFA模式
添加抗生素后，两种土壤表现相同。因此，PLFA只选择了一种土壤进行微生物群落结构分析。从不同土壤中鉴定出26种链长为C12 ~ C20的PLFAs (图2)．他们还进行了测试，以评估在不同抗生素处理下，观察到的微生物组成参数的变化是否伴随着微生物群落组成的变化。每个处理的土壤含有各种PLFAs，包括饱和脂肪酸、不饱和脂肪酸、甲基支链脂肪酸和环丙烷脂肪酸。根据PLFA的相对丰度，与处理C相比，PLFA的数量以nmole.g.表示－1，多不饱和脂肪酸acid16:1ù7c、16:12OH、16:00、10Me16:0、i17:0、a17:0、10Me17:0、cy17:0、17:00、i18:0、18:1ù7c、11Me18:0、10Me 18:0在抗生素处理中的含量分别从10%下降到50%。单不饱和脂肪酸acid18:1ù9c和16:1ù5c含量在孵育期内变化不大。
图2:各种PLFAs含量(以nmol.g－1干燥的土壤)受抗生素处理的影响。
对PLFA浓度数据进行主成分分析(PCA)，如图图3．使用PCA识别差异，并根据每种处理下的结构类、生物标志物和单个脂肪酸的比例进行概述。图3a中的排序图说明了五种处理PLFA组成的差异。PC1和PC2分别占总变异率的66.33%和12.77%。处理C和CT10位于地块右侧。虽然代表CT100、CP10和CP100处理的点位于图的左侧，但CT100处理位于第二象限，CP10和CP100处理位于第三象限。结果表明，不同抗生素处理的菌群组成可能不同，但CP10和CP100处理的菌群组成可能相似。主成分分析还确定了对解释PLFA谱的可变性很重要的脂肪酸(图3 b)．26个链长为C12 - C20的PLFAs中只有1个位于图的左侧，而右侧只有20:0的饱和直链脂质。这一结果表明，在四环素浓度较高的土壤中，直链脂质20:0脂肪酸所占比例最大，青霉素和四环素处理27 d后，土壤微生物群落结构发生了显著变化。
图3:抗生素治疗对PLFA模式变异的影响。(a)使用抗生素处理的样本得分。(b)显示各PLFAs负载值的主成分分析。
PLFA总量(以nmol.g表示)－1干燥土壤)是样品中微生物总生物量的一个指标。受到抗生素治疗的显著影响(表4)，变化范围在62.06 ~ 89.44 nmol.g之间－1．大约80%的PLFA是由细菌贡献的。抗生素的添加显著降低了细菌体内PLFA总量，其变化顺序为C>CT10>CT100>CP100>CP10，而土壤微生物生物量碳的变化趋势则相反。放线菌PLFAs也受到各处理的显著影响(P≤0.005)，C处理最大，CP10处理最低。真菌不受抗生素的影响。革兰氏阴性与革兰氏阳性之比(G-/ G+)也计算脂质(表4)．高剂量抗生素处理显著(P≤0.005)影响该比值，抗生素处理土壤高于对照土壤。CP10和CP100之间以及CT10和CT100处理之间均未检测到显著差异。
| 治疗 | PLFA (nmol.g－1） | G-/ G+ | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 总计 | 细菌 | 真菌 | 放线菌 | ||
| C | 87.44 | 70.81 | 6.99 | 9.63 | 0.86 b |
| CP10 | 63.28 b | 49.17摄氏度 | 6.87 | 6.48摄氏度 | 0.90 ab |
| CP100 | 65.36 b | 52.17摄氏度 | 6.45 | 6.74公元前 | 0.92 |
| CT10 | 79.27 | 64.01 b | 6.38 | 8.88 | 0.95 |
| CT100 | 68.78 b | 55.20摄氏度 | 6.53 | 7.05 b | 0.91 |
表4。PLFAs含量(nmol.g .－1)和G与G的比值+在不同抗生素处理下的微生物量1
抗生素对氮代谢的影响
铵和硝态氮的测定结果载于图4．青霉素和四环素在所有处理的潜伏期内都降低了铵的浓度(图4a和4b)。在潜伏期开始(第3天和第7天)，铵态氮浓度随抗生素浓度的升高而降低，在青霉素处理后的第7天，铵态氮浓度突然升高，特别是在青霉素浓度为100 mg.kg的样品中－1；但浓度仍低于对照(C和F)。在图4c和4d中，与铵相比，青霉素和四环素在培养期内对硝酸盐的影响较小;然而，在高抗生素浓度下，硝酸盐浓度下降。
图4:两种土壤中铵(a,b)和硝态氮(c,d)浓度在施用抗生素后不同时间段的变化。
一般的理解是，抗生素会影响土壤中的微生物活动和功能，随着时间的推移，微生物会适应这些压力源。为了验证，我们选择了一个实验设置，包括两种不同的土壤，两种抗生素和几次采样。我们在土壤中施用了两种浓度的抗生素。未改良的土壤作为对照。虽然两种土壤的特征和微生物活性不同，但所获得的大多数结果与土壤类型无关。
对于这两种土壤，微生物生物量和微生物计数表明，抗生素在潜伏期初期抑制了细菌的活性和生长;然而，计数也显示了青霉素和四环素的激活作用。总的来说，这些影响是随时间而变化的，并呈现出剂量反应关系[11]也证明了抗生素磺胺嘧啶(SDZ)对土壤中微生物的生长有抑制作用。他们还表明，微生物生物量和结构组成对SDZ污染的反应比功能过程更敏感。研究结果由[12]研究了土霉素对小麦根际土壤微生物群落结构和活性的影响，结果表明，在30 d的培养过程中，土霉素降低了小麦根际土壤微生物的活性谱。而基础呼吸(BR)和脱氢酶(DHA)等微生物活性在抗生素浓度为1000 μg.g时不受影响－1．这些结果与Thiele-Bruhn和Beck [25］．BR和DHA的结果表明，这可能是由于两种方法的灵敏度都很低，因为已经有报道称BR方法存在这种情况[26以及微生物群落结构的变化，弥补了对单一物种的影响。在我们的研究中，微生物种群和PLFA不同抗生素浓度的影响是明显的，但比预期的要小，这表明使用较低的抗生素浓度是非常有效的，可以抑制微生物活性，但也有时间依赖性。在这里，抗生素青霉素和四环素以高达100 mg.kg的剂量添加到土壤样本中－1，其浓度比一般环境中的残留浓度高出好几个数量级[27］．处理用100mg Pen kg－1与10 mg Pen kg处理相比，土壤在采样后期表现出不同的行为，并降低了微生物活性－1土壤一般按微生物种群划分。相反的结果显示，大多数药物抗生素(如Pen和Tet)有效地改变了微生物的结构，其毒性剂量往往比高等生物小几个数量级。
以前从未用抗生素处理过的土壤已被证明含有耐药细菌菌株[28］．细菌分离物代表了不同的种类和对更多抗生素的多种耐药模式。他们的发现还揭示了耐抗生素基因库的潜在规模和多样性，可能对土壤的生态和健康有相当大的影响。Β-Lactam抗生素，如青霉素和头孢菌素，仍然是用于治疗细菌感染的主要药物类别[1］．它们具有共同的作用模式，通过与D, D转肽酶亲核活性位点的丝氨酸残基共价结合(称为青霉素结合蛋白，PBPs)来抑制细菌细胞壁的合成[29］．因此，青霉素只是选择性地影响细菌种群。耐药细菌甚至可以从死亡的生物量中获益，在抗生素土壤的培养过程中，通过在细菌群落中转移相应的质粒，耐药机制可以很容易地传播。18］．青霉素耐药最普遍的机制是酶药物失活的β-内酰胺酶，水解β-内酰胺环必不可少的抗生素活性。海洋宏基因组和环境数据库的序列表明，这些β-内酰胺酶存在于不同的环境位置，说明这种重要的抗性决定因素无处不在。一些土壤细菌可以利用抗生素基质中的碳和营养物质进行降解和生长，即使以前没有接触过这些抗生素[30.］．这些细菌在系统发育上是多样化的，目前尚不清楚它们在该地区的分布有多广泛。在培养开始时，细菌群落减少，微生物种群发生变化，但在添加27天后，不仅在低抗生素浓度的土壤中，而且在高抗生素浓度的土壤中，土壤微生物群落都恢复了。这表明，一些土壤微生物会像我们的研究中那样，通过产生抗药性种群来适应抗生素。利用PLFA进一步评估微生物群落，结果表明，大多数微生物群的抗菌效果下降，而一些特定的微生物群，如18:1ω9c在孵育过程中没有变化。18:2ω6, 9和18:1ω9c是真菌分子标记[20.］．结果表明，真菌PLFAs适合抗生素胁迫。古生菌也不会被添加抗生素所抑制，并可能在使用抗生素的治疗中取代细菌的活性[31］．PLFA结果还表明，抗生素增加了G-/G+比值，因为对四环素和青霉素耐药的细菌更可能是革兰氏阴性菌[32，33］．这可能是一个有趣的起点，用于进一步的生态学研究，即在压力源发生后，冗余微生物种群对土壤生态系统稳定的重要性。这个问题可以通过调查抗生素对选定的周转过程的影响来回答。氮的周转在土壤中起着重要作用。青霉素和四环素处理均可降低所有处理在潜伏期内的铵浓度;然而，在潜伏期内，抗生素对硝酸盐浓度的影响较小。多年来一直指出，硝化的第一步，即铵的氧化，只能由选定的蛋白质细菌进行。然而，最近的研究表明，古生菌也能氧化铵，在许多情况下，古生菌在土壤中的含量比铵氧化细菌要多[34，35］．这说明青霉素和四环素对硝态氮浓度的影响小于铵态氮浓度。
抗生素的作用方式一般被认为是抑制敏感菌的生化机制。土壤细菌群落组成的时间变化受抗生素浓度的影响，特别是特定微生物群的群落结构，如PLFA cy19:0W8c和i17:1w8c。此外，添加抗生素对氨氧化作用影响不大，但对氮周转中的氨化过程有负面影响。我们的结果是基于单次抗生素的应用。看看在粪便或施肥中添加抗生素，或更频繁地使用抗生素时，结果会有什么不同，这将是很有趣的。在这两种土壤中，在施用青霉素和四环素27天后，与未施用青霉素或四环素的土壤相比，细菌生物量都有所增加，这表明青霉素或四环素具有潜在的持久性和持久效应。重要的是要问，如果这些持续存在的细菌广泛分布，会发生什么。
因此，在本研究中，抗生素对土壤功能有影响。很明显，过度使用抗生素会在牲畜中滋生耐药细菌，从而威胁到这些药物未来在人类身上的成功。然而，抗微生物剂是包括抗生素在内的微生物杀灭产品的保护伞。因此，我们在使用抗生素时应该理性。
感谢国家自然科学基金(41401266)、科技部(2015CB150502)和浙江省科研计划项目(批准号2016C32084)的资助。感谢浙江大学基础科学研究专项资金(517102*172210152)、精英本科生培养项目(188190*170115101/013/002/001)和江苏省现代作物生产协同创新中心的资助。
