在自然生态系统中，动物尸体分解是推动碳、氮等关键元素再循环的重要过程。然而，与植物凋落物分解相比，人们对哺乳类动物遗体分解阶段中细菌与真菌的真实丰度变化、动态贡献以及相互作用仍缺乏精确认识。以往关于尸体分解的研究，大多依赖相对丰度的高通量测序方法，这类方法只能呈现“比例变化”，无法揭示不同微生物类群在分解过程中究竟是由“真实增长”还是因其他类群扩张而“被动变化”，这使得许多关键分解菌的作用被误读。

近日，山西医科大学法医学院严江伟教授团队在国际权威期刊npj Biofilms and Microbiomes（Nature旗下子刊，IF=9.2，一区Top）上发表重要论文。本研究利用昊为泰Accu16S^®细菌和AccuITS^TM真菌绝对定量专利技术，首次精准刻画了哺乳动物尸体分解过程中细菌与真菌的群落演替轨迹，并结合非靶向代谢组学，系统探讨了微生物演替与代谢变化之间的相关性。

该研究通过对大鼠尸体在埋葬后第1天到35天共7个时间点的三类样本——对照土壤、墓穴土壤、组织样本——进行绝对定量扩增子测序，系统揭示了细菌与真菌在分解初期的快速增殖、关键分解菌的真实动态、微生物网络结构及与代谢物的协同关系。同时，本研究还比较了绝对定量（QMP）与相对定量（RMP）的差异，发现两种结果对许多关键微生物类群的趋势截然相反。本研究系统应用绝对定量扩增子测序，为理解尸体微生物生态提供了更加全面深入的机制解析。

英文题目： Quantifying the relative contributions of bacterial and fungal communities to carcass decomposition using a quantitative microbiome profiling approach

中文题目： 利用定量微生物组分析方法量化细菌与真菌在尸体分解过程中的相对贡献

发表期刊： npj Biofilms and Microbiomes

影响因子： 9.2（一区Top）

发表时间： 2025年11月17日

1. 首次以绝对定量描绘尸体分解中的微生物真实动态。研究者发现许多原本被认为“减少”的类群，在绝对数量上其实是大幅增长。

2. 鉴定出14个关键细菌与10个关键真菌分解者，这些类群与死亡时间（PMI）具有强正相关，为理解分解功能奠定基础。

3. 构建细菌–真菌–代谢物网络，揭示分解过程中的协同关系。研究表明细菌与真菌在不同模块共同驱动蛋白、脂质等分解物的形成。

本研究表明：绝对定量能更好揭示尸体分解过程中微生物“实际增殖量”的真实变化，从根本上纠正了相对丰度造成的误导结果，使研究者能够准确识别关键分解菌，并正确解析微生物–代谢物关系。

本研究共使用42只Sprague-Dawley（SD）大鼠（雌雄各半），安乐死后将尸体埋入20 cm深的土壤中，在埋葬后的第1、3、7、14、21、28和35天每个时间点将一组尸体挖出。将每具尸体腹面附着的土壤轻轻刷入无菌离心管中，记为墓穴土壤（Grave soil）。同时在墓穴旁20 cm深处采集土壤作为对照样本（Regular soil）。使用无菌手术剪解剖腹腔，并切取腹部肌肉组织储存于无菌管中作为组织样本（Tissue）。共采集132份样本（48份常规对照土壤、42份墓穴土壤和42份组织样本），储存于-80°C。之后送上海昊为泰生物进行Accu16S®细菌（V4V5区）和AccuITS^TM真菌（ITS2）绝对定量测序，并对组织样本还进行了非靶向代谢组学检测。

研究者首先对尸体分解35天内样本中的细菌16S rRNA及真菌ITS的绝对拷贝数，并分析其时间动态、α多样性及群落结构变化进行了分析（图1）。结果发现，尸体组织中的细菌与真菌在死亡后前14天迅速增殖，随后细菌增殖放缓，而真菌数量逐渐下降。这一趋势首次以绝对拷贝数丰度呈现了尸体分解早期“微生物爆发式增长”的事实。分解过程中墓穴土壤与组织的微生物群落Shannon多样性指数均呈下降趋势，表明分解过程中资源集中促进了特定分解者的优势化。基于Bray–Curtis距离的PCoA展示不同样本类型和分解时间点的群落组成差异。墓穴土壤与组织在第7天后明显偏离正常土壤，反映尸体输入改变了微生物结构。

图1. 微生物载量、多样性与群落结构在尸体分解过程中的动态变化。A，对照土壤、墓穴土壤和组织样本中细菌（16S）和真菌（ITS）基因拷贝数的变化趋势。B，对照土壤、墓穴土壤和组织样本的α多样性指数（Shannon）。C，基于Bray–Curtis距离的 PCoA图，展示不同样本类型在分解过程中的微生物群落差异。

随后，研究者利用绝对丰度与死亡时间（postmortem interval，PMI）之间的相关性筛选出关键分解者，共鉴定出 14 个细菌、10 个真菌，包括Morganella、Clostridium、Fusarium等典型腐败菌（图2）。

图2. 与死亡时间（PMI）显著相关的关键细菌和真菌类群。A，14个与PMI显著正相关的细菌属。B，10个与PMI显著正相关的真菌属。颜色代表不同样本类型，点的大小表示显著性水平。

研究者还重点比较了绝对定量（QMP）与相对定量（RMP）在主要门水平的趋势差异（图3）。结果发现，许多门类在RMP中呈下降趋势，但在QMP中反而大幅上升。例如：Pseudomonadota：RMP显示下降，QMP显示显著上升。Ascomycota：RMP 先降后升，QMP 则完全相反。这一结果证明：只看相对丰度结果会造成对结论的误判。

图3. 相对丰度(RMP)与绝对丰度(QMP)在尸体分解研究中的差异。A，主要细菌门水平类群在RMP与QMP中呈现的趋势差异。B，主要真菌门水平类群在RMP与QMP中的趋势差异。红线表示绝对丰度，蓝线表示相对丰度。

研究者随后对组织样本进行了非靶向代谢组学分析，发现早期富含有机酸类代谢物，而后期富集脂类。这反映蛋白质优先被分解，脂类则更晚出现（图4）。

图4. 尸体组织代谢物在分解过程中的时序变化。A，组织样本代谢物的 PCA 分布。B、C，基于 PLS-DA 模型的代谢物区分。D，VIP（>1.5）筛选出的关键代谢物。E，与 PMI 显著相关的 557 个代谢物的 Spearman 相关分析。F，这些代谢物被分为两组：随 PMI 增加而上升的代谢物（Cluster 2）和随 PMI 增加而下降的代谢物（Cluster 1）。

研究者又利用多种统计方法分析细菌–真菌–代谢物三者的协同关系（图5）。分别基于 Procrustes 分析评估代谢物与细菌、真菌绝对丰度的相关性。利用Mantel与partial Mantel test分析微生物与代谢物之间的相关性，以及利用冗余分析（RDA）解析了16S rRNA和ITS基因拷贝数、α多样性及不同门类丰度对代谢物变化的贡献。后使用随机森林识别与细菌和真菌绝对丰度相关的代谢物。分析结果显示细菌与代谢物关联更强于真菌，Pseudomonadota 是重要的代谢驱动力，多类代谢物同时与细菌与真菌相关，提示协同分解作用。

图5. 微生物与代谢物的相关性分析。A，Procrustes分析显示细菌（16S）、真菌（ITS）与代谢物的拟合关系。B，Mantel test显示微生物群落与代谢物之间的相关性。C，RDA分析揭示不同微生物类群对代谢物变化的贡献。D，不同类群与代谢物类别之间的相关性热图。

之后，研究者基于绝对丰度构建了细菌和真菌间的跨域网络，通过对网络模块与代谢物之间的Spearman相关性分析（图6）。研究结果揭示出网络中的六大模块，其中模块1与3是分解的核心模块，包含多数关键分解者，并与多种代谢物显著相关，进一步反映了三者间的协同关系。

图6. 基于绝对丰度构建的细菌—真菌共现网络。A，225个节点、664条关联的细菌—真菌共现网络。B，细菌与真菌模块与不同代谢物的相关性热图。

后，研究者比较了RMP、QMP、代谢物与多组学在预测死亡时间PMI上的准确性，结果表明，基于多组学整合的预测精度佳（图7）。

图7. 利用不同数据类型预测死亡时间（PMI）的随机森林模型。A，使用细菌与真菌绝对丰度、相对丰度的优生物标志物进行 PMI 预测的准确性。B，基于代谢物优标志物进行预测的表现。C，整合代谢物与绝对定量细菌、真菌数据的多组学PMI预测表现。

本研究采用昊为泰微生物扩增子绝对定量测序，首次以绝对丰度刻画了哺乳动物尸体分解过程中细菌与真菌的动态变化，并结合代谢组结果阐明其协同分解机制。研究表明，在尸体分解过程中，微生物相对定量与绝对定量在许多关键类群上的变化趋势完全相反。只用相对定量结果分析，可能导致对分解者生态角色的错误理解。通过绝对丰度、代谢物和网络分析，研究者明确了关键分解菌的真实贡献，揭示了细菌与真菌协同驱动尸体分解的重要生态模式。本研究不仅为尸体分解生态学提供了全新视角，也展示了昊为泰扩增子绝对定量技术在微生物研究中的重要价值。

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