水稻有害生物防控技术创新团队研究发现长期种植转基因Bt水稻对土壤微生物群落影响有限
近日，中国水稻研究所水稻有害生物防控技术创新团队联合华中农业大学、贵州省农业科学院和浙江省农业科学院等单位，在《Environment International》发表了题为“Environmental impact of long-term Bt rice cultivation on soil microbiomes: insights from 15-year field monitoring and interpretable machine learning”的研究论文。该研究依托中国水稻研究所杭州转基因作物生物安全试验田自2007年建立的长期定位试验，连续15年比较Bt抗虫水稻华恢1号与非转基因水稻明恢63种植土壤中的细菌群落变化，研究结果表明，在本研究条件下，Bt水稻对土壤细菌总体多样性和群落结构的影响较小，而年份变化、生育阶段和土壤深度是影响土壤微生物群落的主要因素。
土壤微生物是农田生态系统的重要组成部分，参与有机质分解、养分循环和土壤健康维持。Bt水稻能够通过表达苏云金芽孢杆菌杀虫蛋白抵御鳞翅目害虫，减少化学农药使用，但其长期种植是否会对土壤微生物群落产生累积影响，仍是转基因作物生态安全评价中的重要问题。
研究显示，Bt水稻与非Bt水稻在土壤细菌的α多样性方面没有显著差异，土壤细菌群落对年份和水稻生育阶段表现出明显响应。不同年份之间的土壤细菌多样性存在明显波动，说明土壤微生物群落会受到气候条件、养分供应、作物生长和田间管理等多种因素的共同影响。播种前和收获后的土壤细菌多样性也存在明显差异，表明作物生长和休耕过程能够显著影响微生物群落变化。不同土层之间的细菌群落组成存在明显差异，土壤深度可以解释约21.70%的群落组成变异。相比之下，水稻品种对群落组成的影响并不显著。
图1 水稻品种、年份和生育阶段对土壤细菌群落的影响
在ASV水平的差异丰度分析中，研究团队在全部样本中共发现666个差异ASV，仅有9个ASV在Bt水稻与非Bt水稻土壤之间表现出显著差异。这些微生物只占整个土壤细菌群落的一小部分，其变化幅度有限，并没有表现出持续累积的趋势。为了进一步识别与Bt水稻相关的微生物指标，研究团队比较了随机森林、支持向量机、Elastic Net和朴素贝叶斯等多种机器学习模型，并通过200次重复数据划分评估模型稳定性。结果显示，Elastic Net模型在预测性能、变量筛选稳定性和结果可解释性之间取得了较好的平衡。
图2 土壤深度和水稻品种对土壤细菌群落的影响
图3 Bt水稻与非Bt水稻土壤差异ASVs的时间分布及丰度变化
图4 机器学习模型性能及关键微生物预测因子
本研究为转基因水稻长期生态环境安全评价、农田土壤微生物监测和科学监管提供了来自真实农田的长期证据，也为人工智能方法在复杂农业生态系统中的应用提供了新的案例。研究得到了国家转基因生物新品种培育重大专项、国家水稻产业技术体系、中国农业科学院科技创新工程以及浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划等支持。万品俊副研究员为文章第一作者，傅强研究员为文章通讯作者。
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.envint.2026.110457