研究背景：
? ? 土壤碳和氮循環及其對環境變化的復雜反應越來越受到關注。然而，模型預測仍然存在很大的不確定性，部分原因是缺乏微生物過程的明確表示和參數化。開發微生物氮轉化過程仍然具有挑戰性。首先，多步無機氮反應由位于細胞膜、細胞質或周質的細胞內酶調節。這些細胞內酶與細胞外酶不同，導致在微生物生態模型中代表它們的問題。其次，需要有效的微生物或酶來處理與多種無機氮過程相關的不同微生物群落。例如，最近使用基于 GeoChip 的基因豐度來約束微生物酶分解 (MEND) 模型，由于缺乏微生物的詳細表征，建模工作沒有跟上氮相關微生物和微生物生態學的快速發展。由于可用的長期數據有限，通過現場觀察校準和驗證進行模型參數化非常困難。
研究進展：
? ? 土壤碳和氮循環及其對環境變化的復雜反應越來越受到關注。然而，模型預測仍然存在很大的不確定性，部分原因是缺乏微生物過程的明確表示和參數化。開發微生物氮轉化過程仍然具有挑戰性。首先，多步無機氮反應由位于細胞膜、細胞質或周質的細胞內酶調節。這些細胞內酶與細胞外酶不同，導致在微生物生態模型中代表它們的問題。其次，需要有效的微生物或酶來處理與多種無機氮過程相關的不同微生物群落。例如，最近使用基于 GeoChip 的基因豐度來約束微生物酶分解 (MEND) 模型，由于缺乏微生物的詳細表征，建模工作沒有跟上氮相關微生物和微生物生態學的快速發展。由于可用的長期數據有限，通過現場觀察校準和驗證進行模型參數化非常困難。
研究進展：
? ? 2021年12月14日，權威學術期刊Global Change Biology發表相關研究論文，武漢大學水資源與水電工程科學國家重點實驗室/俄克拉荷馬大學王綱勝為該論文第一作者兼通訊作者，俄克拉荷馬大學周集中教授為共同通訊作者，論文題目：Soil enzymes as indicators of soil function: a step toward greater realism in microbial ecological modeling。
研究結果
? ? 作者使用土壤酶作為土壤功能指標，在微生物酶分解 (Microbial-ENzyme?? Decomposition,?MEND) 模型中開發了競爭性動態酶分配方案和詳細的酶介導土壤無機氮過程。作者對來自美國明尼蘇達州 12 年 CO2×N 草地實驗 (BioCON) 的不同土壤 C-N 通量、微生物 C:N 比率和功能基因豐度進行了嚴格的校準和驗證。除了準確模擬土壤 CO2?通量和多個 N 變量外，該模型還預測了微生物 C:N 比率及其對富氮供應的負面反應。模型驗證進一步表明，與模擬酶濃度和分解速率的變化相比，8 種 C-N 相關酶的模擬活性變化可以通過測量的基因豐度更好的得到解釋，以響應大氣 CO2?濃度升高。可見，使用酶作為土壤功能的指標，并在生態系統建模中使用功能基因豐度驗證模型預測，可以為測試有關微生物介導的生物地球化學過程響應環境變化的假設提供基礎。