总有机碳（TOC）与珊瑚缸：一个初步的调查（第1部分）（转帖）

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珊瑚与它们的关联微生物之间明显存在的紧密联系，至少是在一定程度上通过DOC的产生/消费来控制的，这说明这些细菌种群的整体“健康”程度，也许会对珊瑚自己的综合健康产生影响。这个理论已经被Rosenberg加以扩展，称为“进化的全息基因理论”，这个学说认为，宿主生物（就是珊瑚）和它的关联微生物（细菌、虫黄藻等）应当被看作进化的单一个体——全息生物。对比考虑细菌的繁殖时间（几分钟）和珊瑚的繁殖时间（几个月、几年？），这种看法的价值就体现出来了。通过基因突变和水平基因传递，共生微生物的基因信息可以比宿主珊瑚更快地改变，保证全息生物更快地适应环境条件快速改变引起的自然选择。珊瑚粘液层中测量到的细菌种群数量是珊瑚周围水体中的100~1000倍，支持了上述观点。

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另外，Lajeunesse的工作已经证实珊瑚种类与它的关联虫黄藻（共生藻）的进化分支有相关性，这种关系对进化压力很敏感。相似的情况还有，在不同地理位置的同种珊瑚上可以发现差不多的细菌种群构成，而相邻的不同种珊瑚上，细菌种群却有很大的不同。换句话说，一些证据揭示，环境变化程度（比如深度、污染）决定了细菌种群。这样，虽然说珊瑚与细菌的关联性毫无疑问地会非常复杂而且涉及因素很多，但珊瑚与微生物之间的选择性的某些衡量，表达了共生微生物与宿主之间存在目的性很强的相互匹配。我们鱼缸里的珊瑚与关联微生物之间的关系也跟被研究过的珊瑚礁珊瑚一样吗？初步的证据证明，鱼缸中的石芝珊瑚上的微生物种群，事实上与野生的同一种珊瑚有很大差别，这足以引起我们的兴趣（Kooperman,2007）。作者认为，这种差别反映了珊瑚全息生物体对环境的适应能力。推测珊瑚主动控制它们的细菌种群来获得生存优势是很有意思的，分泌DOC可能是让控制得以实现的一种机制。这方面的某些正面的间接证据也曾被记录过。

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例如，不同的藻类提供不同的DOC成分，这些成分的不同之处明显地与不同细菌种类的扩充有关系。更特别的是，对同时含有假交替单胞菌（P）与交替单胞菌（A/C）的海水试样进行实验室处理，提供不同的碳水化合物和氨基酸组合，结果因为碳源输入的不同引起P/AC比例的明显差异。最终，从这些观察结果可得出这样的猜测：（1）不同种类的珊瑚，其粘液含有不同的化学成分；（2）水中的不同遗传学变型——珊瑚产生的细菌随着珊瑚的不同而不同。（1）与（2）关联是确定的吗？

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在珊瑚缸里有机碳对珊瑚健康有什么作用？

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    如果DOC是珊瑚全息生物体用来控制和维护微生物的因素，那么当有些事情不对头时会怎样？在加勒比海部分区域以至全球都在发生珊瑚礁崩溃和灭亡的背景下，这个问题目前成为珊瑚全息生命体研究的前沿领域。一些例子显示，一些珊瑚病理与某些珊瑚的微生物群发生问题有关系。最好的研究案例可能是地中海珊瑚Oculina patagonica的白化。白化是由感染Vibrio shiloi细菌直接导致的。是这种细菌入侵后消灭了当地生物，还是这种细菌一直存在只是以前处于劣势，尚不得而知。但不管是哪种情况，细菌一旦出现后，升高的水温启动了Vibrio shiloi细菌的一系列生物化学过程，最终导致宿主珊瑚的白化。这种对Oculina patagonica珊瑚白化的解释最近受到了挑战，另一种假设认为不需要细菌的入侵（Ainsworth, 2008）。

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Rohwer和同事最近发表了两篇挑战性的论文，试图把DOC水平与珊瑚全息生命体中的细菌种群水平联系起来，并最终联系到珊瑚自己的健康（Kuntz, 2005; Kline, 2006）。在实验室里用5mg/L（相当于2ppm的碳含量）的乳糖（二糖）处理三种珊瑚断枝，结果30天后杀死了大部分Agaricia tenufolia种的珊瑚，但是没有引起另外两种珊瑚的死亡。但是，用25mg/L的乳糖（相当于10ppm的碳）进行类似的30天处理，导致几乎全部的Montastraea annularis和Agaricia tenufolia死亡，但是Porities furcata没有一点事儿。把实验模型扩展到其它碳源，结果是类似的。Porities furcata对这些过程的适应能力并不让人意外，因为这棵珊瑚已经适应了远离原始状态的环境，承受过温度、盐度、沉淀的大范围波动。注意到这个例外后，这些实验第一次揭示了确凿的证据，证明珊瑚暴露在与海洋DOC有关的碳水化合物中的结果是死亡。

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加入碳水化合物与珊瑚死亡之间的生物化学联系是什么？升高后的碳水化合物水平，代替DOC控制了珊瑚粘多糖层下面的微生物生长速度的数量级。有趣的是，对取自几种珊瑚的粘多糖层下面的细菌进行培养后制成细菌球，然后向实验缸里的M. annularis珊瑚上滴加，可以直接杀死这种珊瑚。这种处理方式就是瞬间提高珊瑚细菌的种群数量，它没有引入任何新的致病细菌。而且，因滴加碳水化合物导致濒死的珊瑚表现出的病理症状很像几种细菌引起的珊瑚斑带病。这些间接证据促使Rohwer等人推测碳水化合物引起珊瑚全息生命体内的细菌构成出现失衡，这种平衡的偏离导致了死亡。细菌增殖引起珊瑚死亡的机理还有待于解释，该关键问题得到解决后，才能让这种有意思的推测获得更多进展。不管怎样，观察到的证据能够支持DOC水平升高后引起的细菌种群增加与珊瑚死亡之间的必然联系。

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DOC水平与珊瑚健康之间关系的任何讨论，如果不提及到目前流行的向珊瑚缸添加碳源（伏特加、糖、醋等）的做法，将是不全面的。在这种管理技术背后的逻辑起源于一种想法：这些化学物质引起的DOC增加，促进了细菌的生长，而细菌的生长接着推动了水中含氮磷的营养物的排出。增加的细菌群可以通过高效的蛋分排出去，对鱼缸里不想要的营养物（氮、磷）进行净排出。Glassbox-Design的Eric开发了一个标准配方：200ml的80度（译注：这里的酒精度单位是Proof，80 proof相当于40%/Vol）伏特加、50ml的醋和1.5大汤匙的糖，混合在一起。使用这种混合物的推荐添加方法是：从每天0.1ml/20加仑开始，慢慢增加到维持剂量每天0.5ml/20加仑。这个碳添加量与Rohwer的添加（碳水化合物）量相比是什么情况？实际上，Eric方案的维持剂量相当于把鱼缸水中的碳提升了1.1ppm。Rohwer采用的导致30天后珊瑚死亡的碳添加量在2~10ppm之间。因此，Eric的配方看起来离错误添加量的距离不太远，2~3倍的过量添加就会导致珊瑚死亡。

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碳成分的失衡会是珊瑚缸崩溃的原因吗？

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    看起来健康的珊瑚缸里却有大量珊瑚奇怪地死亡，这仍然是这个爱好中令人困惑且打击信心的事情。珊瑚论坛中都会频繁出现这样的帖子，开头是“救命！我的缸正在崩溃中，珊瑚正在死去，但是我测量的水质参数都在期望的范围内。怎么回事？”是某种原因引起的DOC升高导致或诱发了珊瑚损失吗？还是DOC的增加引起珊瑚共生细菌群的失控生长、导致珊瑚全息生物体中细菌这种组成部分的严重失衡？这些问题眼下还不能回答，因为海水缸里的DOC（或TOC）水平的数据完全缺乏。这样一来，类似于成功海水缸中基础TOC水平这样的基本数据，以及在适应不同刺激因素（缸里的生物、喂食、不同的管理技术、加减蛋分、加减GAC、加减臭氧等）时这些含量是怎样改变的，均没有被记录过。只有在广泛且全面的海水缸DOC（TOC）数据库被建立后，才有可能评判DOC水平对珊瑚健康所具有的意义。

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下面介绍获取一些这类数据的第一次尝试。

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我们的珊瑚缸准确模拟了旺盛的珊瑚礁的自然碳含量吗？

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繁荣旺盛的珊瑚缸中的DOC与TOC水平尚未被准确可信地记录过。但是，对于评估DOC/TOC会影响封闭环境中的生物尤其珊瑚的健康这个假设，这类信息是相当重要的。从那些用不同方法建立和管理的鱼缸中测到的DOC/TOC数值，可以部分地反映“鱼友风格”及其成果（珊瑚的健康情况）之间的关系——这个成果可以反映水中的碳含量。为了达到这个目标，在作者的珊瑚缸里进行了一系列初步的研究。我们把TOC而不是DOC作为测量参数，是基于这样的考虑：要测量DOC，

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（1）需要对鱼缸的水样进行过滤以便先去掉POC。其它的研究者发现这种过滤会导致水样被碳污染。从这一点来说，对照实验显示要采取措施去除这种误差影响基本上不具操作性。

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（2）排除POC成分，但它却是食物源，

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（3）提供不了更多的有用信息，因为在任何情况下DOC都占到TOC的95%以上。

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Shimadzu-5000型TOC分析仪——测量珊瑚礁海域TOC/DOC数据时用的仪器，也在这些实验中被使用。记录下来的每个数据点都是一分钟内进行的三个独立测量数据的平均值。

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    实验方案：每个水样的获取都是先把预先冲洗干净的40ml小瓶（VWR目录编号15900-022）放到水面下6英寸处，然后翻转小瓶让水灌满它。鱼友之间有些讨论，认为鱼缸表面会从气水界面上收集有机物，但我们测量了水面、水下6英寸与24英寸深三种不同水样的TOC，没有发现这种假设的证据。小瓶立即被取出，用特氟隆薄膜塞子盖紧，进行编号后立即用铝箔把塞子紧紧包住，防止灰尘落在特氟隆薄膜上。

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小瓶接着被放到-23摄氏度的冰冻箱中以便迅速冻结其中的成分。实验用的小瓶被一起放在温水里解冻，在从冰冻箱取出后的60分钟内用Shimadzu分析仪测量。清洗空瓶用的是18.2M的超纯净水，所有水样的读数中都减去空瓶的TOC数值。空瓶的典型数值约在0.12~0.25ppm之间。使用Shimadu仪器的经验告诉我们，空瓶的碳来自于燃烧管自身的残渣，而不是来自18.2M的水。这样，减去空瓶的数值就是合理而且必要的。TOC分析仪给出的ppm碳数值基于氢钾肽酸盐的校准曲线，其范围是0.5ppm~11ppm碳含量。使用这种特殊的校准化学物质以及准备校准曲线，是Shimadzu-5000的标准操作程序。每个试样分别做3~5次独立的分析，直到TOC数值分布落在预设的范围内。

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图2是典型输出的例子。

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图2-2