近日，浙江大学艺术与考古学院考古与文博系文物保护材料实验室胡瑜兰/张秉坚团队在环境科学与生态学领域国际权威Top期刊 《Science of the total environment》发表了题为《Dynamics of microbial community composition during degradation of silks in burial environment》的论文。该研究成果结合生物信息学、微生物生态学和文物保护学等多学科的研究手段，通过模拟丝绸材料在土壤中的降解过程，解析了埋藏环境中参与丝绸降解的微生物的群落组成动态，为丝绸文物保护领域研究提供了重要的微生物生态学信息，也为用于土壤中考古残留物检测的科技考古新技术的开发提供了一个新颖的工具，即除了对古代有机遗存采用植物浮选、DNA解析、同位素分析技术以外，土壤中的微生物群落结构信息在机器学习的辅助下也可以作为科技考古的一个有力手段。本研究为科技考古开创了一个新的研究方向，目前在国内外都没有相关的报道，是浙江大学在科技考古方向的创新性研究。
本论文第一作者为艺术与考古学院助理研究员、博士后王博文，通讯作者为艺术与考古学院副教授胡瑜兰和上海艺术视觉学院副教授王鉴兰，指导本项研究的还有艺术与考古学院张秉坚教授。
研究简介
土壤中的丝绸残留物形成了一个独特的生态位，称为“丝绸际（silksphere）”。在本文中，作者们提出了一个假设，即“丝绸际”微生物作为揭示古代丝绸纺织品退化的生物标志物具有巨大的考古和文物保护价值。为了验证该假设，在本研究中，作者们对室内土壤微宇宙模型和室外花园土环境中的丝绸降解微生物组进行了高通量测序，共获得了涵盖原核生物和真核生物的82,843个ASVs （amplicon sequence variants）。采用了Welch双样本t检验（Welch two sample t-test）、主坐标分析（principal co-ordinates analysis，PCoA)、负二项广义对数线性模型（negative binomial generalized log-linear model）和聚类（clustering）等方法评价了“丝绸际”和对照组土壤间微生物群落结构差异，并采用相异重叠曲线（dissimilarity-overlap curve ，DOC）模型、中性模型（neutral model）和零模型（null model）比较了“丝绸际”和对照组土壤间微生物的群落组装机制差异。一种成熟的机器学习（machine learning，ML）算法 随机森林（random forest，RF）也被应用于筛选丝绸降解的潜在生物标志物。结果表明，构成“丝绸际”的微生物类群绝大多数都与土壤对照之间不同。据此，该研究推断，特定的微生物类群具有作为丝绸降解的微生物标志物的巨大潜力。上述研究成果不仅能为丝绸文物保护工作提供重要的基础生物学信息，也能为考古丝绸残留物鉴定的新技术开发提供一个新的切入点。
论文首页
本研究图文摘要
本研究试验设计
本研究解析的“丝绸际”和土壤对照间微生物组差异
本研究解析的“丝绸际”和土壤对照间显著差异的ASVs及其丰度分布和分类学特征
本研究解析的“丝绸际”和土壤对照的微生物群落构建机制差异
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.163694