(1) (核糖、乳酸、木糖、甘露糖、麦芽糖、葡萄糖酸内酯和核糖醇),这些代谢物仅被土壤共生细菌利用(与青枯菌不呈正相关),但在体外不被病原体有效利用

Tapping the rhizosphere metabolites for the prebiotic control of soil-borne bacterial wilt disease 挖掘根际代谢产物用于土传青枯病的益生防治

（1）Prebiotics are compounds that selectively stimulate the growth and activity of beneficial microorganisms 益生元是选择性刺激有益微生物生长和活性的化合物 . The use of prebiotics is a well-established strategy for managing human gut health 益生元的使用是管理人类肠道健康的一个成熟策略 .

（2）This concept can also be extended to plants where plant rhizosphere microbiomes can improve the nutrient acquisition and disease resistance 这一概念也可以扩展到植物，其中植物根际微生物群可以提高营养获取和抗病性 .

（3）However, we lack effective strategies for choosing metabolites to elicit the desired impacts on plant health. In this study, we target the rhizosphere of tomato (Solanum lycopersicum) suffering from wilt disease (caused by Ralstonia solanacearum) as source for potential prebiotic metabolites. 然而，我们缺乏有效的策略来选择代谢物，以引发对植物健康的期望影响。在这项研究中，我们将患有枯萎病(由青枯菌引起)的番茄(Solanum lycopersicum)的根际作为潜在益生代谢物的来源。  

（4）We identify metabolites (ribose, lactic acid, xylose, mannose, maltose, gluconolactone, and ribitol) exclusively used by soil commensal bacteria (not positively correlated with R. solanacearum) but not efficiently used by the pathogen in vitro. 我们鉴定了代谢物(核糖、乳酸、木糖、甘露糖、麦芽糖、葡萄糖酸内酯和核糖醇),这些代谢物仅被土壤共生细菌利用(与青枯菌不呈正相关),但在体外不被病原体有效利用。  

（5）Metabolites application in the soil with 1µmol g−1 soil effectively protects tomato and other Solanaceae crops, pepper (Capsicum annuum) and eggplant (Solanum melongena), from pathogen invasion. 在1mol G1土壤中施用代谢物可有效保护番茄和其他茄科作物、辣椒和茄子免受病原体入侵。  

（6）After adding prebiotics, the rhizosphere soil microbiome exhibits enrichment of pathways related to carbon metabolism and autotoxin degradation, which were driven by commensal microbes. Collectively, we propose a novel pathway for mining metabolites from the rhizosphere soil and their use as prebiotics to help control soil-borne bacterial wilt diseases. 添加益生元后，根际土壤微生物群表现出丰富的碳代谢和自毒素降解相关途径，这些途径由共生微生物驱动。总的来说，我们提出了一种从根际土壤中挖掘代谢物的新方法，并将其用作益生元来帮助控制土传青枯病。

（7）Results 结果

（8）Metabolomic analysis of the rhizosphere soil of healthy and diseased tomato plants 健康和患病番茄根际土壤的代谢组学分析

Fig. 1: Metabolite profiles of rhizosphere soil in diseased and healthy plants. 图1:患病和健康植物根际土壤的代谢物谱

a图：看大类，好比看“菜系”比例

b图：看具体菜品（并且找出特色菜）

关键的是颜色：绿色的线：代表健康家庭特有的“健康菜”。这些菜只在健康家经常做，生病家几乎没有。红色的线：代表生病家庭特有的“病号饭/垃圾食品”。这些是生病后才大量出现的。灰色的线：是两家都做的普通菜，没啥区别。

c图：找出“招牌菜”（用AI算法锁定最关键证据）研究人员用智能的计算机算法（随机森林），像侦探一样从所有菜品里找出最能区分两个家庭的几道“招牌菜”。长条图：列出了最重要的30道“招牌菜”，条越长，这道菜就越关键。比如“番茄炒蛋”这道菜如果条最长，就意味着它是否存在是判断家庭健康与否的最强信号。小折线图：就像测试报告，证明根本不需要看所有菜，只要看前30道左右的“招牌菜”，就能非常准确地做出判断，看多了反而容易混乱。

d图：综合展示（最终的证据墙）这张热图就是把最终确定的19道最关键“招牌菜”摆出来，看看它们在每一个健康（H）或生病（D）样本里的具体表现。颜色越绿，代表这道“菜”在那个样本里越多。可以清晰地看到：左边健康样本（H）一列，某11道菜特别绿；右边生病样本（D）一列，另外8道菜特别绿。顶部的字母“a”和“b”自动把样本分成了健康组和生病组，证明这19道菜作为证据非常可靠

（9）Effects of differential compounds on plant disease incidence and the rhizosphere microbiome 

Effects of metabolites addition on plant disease occurrence and microbial community 添加代谢物对植物病害发生和微生物群落的影响

注：在接种病原菌之前，给土壤施用益生元（PRS组），可以显著降低番茄细菌性萎蔫病的发生率。 其作用机制是：益生元重塑了根际微生物群落，富集了有益细菌，并显著抑制了病原菌 Ralstonia solanacearum的绝对数量，从而保护了植物健康。

a图：病害发生率 - 核心结果：折线图显示了接种病原菌后，病害随时间的变化。

WRS组（只接病原菌）：病害发生率急剧上升，最终接近100%，说明病原菌成功侵染。

PRS组（益生元+病原菌）：病害发生率始终显著低于WRS组，证明益生元处理有效预防了病害。

NPRS组（无效对照物+病原菌）：病害发生率与WRS组无显著差异，证明保护作用来自益生元本身，而不是其他操作。结论：益生元处理能有效防控细菌性萎蔫病。

b图：病原菌和总细菌的基因拷贝数 - 直接证据 解读：箱线图展示了不同样本中病原菌标志基因（fliC，针对 R. solanacearum）和总细菌基因（16S rRNA）的数量。关键发现：PRS组中的 fliC 基因拷贝数显著低于 WRS 和 NPRS 组。这意味着益生元处理直接抑制了病原菌在根际的定殖和繁殖。总细菌量：各组间总细菌（16S rRNA）数量无显著差异，说明益生元没有杀死所有细菌，而是特异性抑制了病原菌结论：益生元的作用不是广谱杀菌，而是精准地压制了病原菌。

c图：病原菌与总菌的相关性 - 补充验证

解读：该线性回归分析展示了fliC（病原菌）和16S rRNA（总细菌）基因数量之间的关系。

图中每个点代表一个样本。正相关趋势：趋势线向上，说明总体上，病原菌多的样本，总细菌量也倾向于较多。这符合常理，因为病原菌也是细菌群落的一部分。

意义：它验证了b图的发现，并表明用16S rRNA基因拷贝数来估算微生物绝对丰度（如g图所用）是合理的。

d图：细菌群落多样性 - 生态效应 箱线图展示了群落的Alpha多样性（这里使用Shannon指数），可以理解为每个样本内部的“物种”丰富度和均匀度。关键发现：PRS组（益生元+病原菌）的多样性显著最高。益生元为多种土壤细菌提供了“食物”，促进了有益微生物的生长，从而提高了整个微生物群落的多样性和稳定性。一个更丰富、更稳定的微生物群落往往更能抵抗病原菌的入侵（“抑病土壤”原理）。结论：益生元处理提升了根际微生态系统的健康度和稳定性。

e图：群落结构差异 - 整体视角。NMDS分析基于细菌群落的整体组成差异。点代表样本，点距离越近，群落结构越相似。关键发现：PRS组的样本（红色点）紧密地聚集在一起，并且与其他组（特别是WRS组）明显分开。结论：益生元处理显著地、可重复地改变了根际细菌群落的整体结构，塑造了一个独特的、可能具有抑病功能的微生态。f图：门水平群落组成 - 谁占主导，解读：堆叠柱状图展示了细菌群落中最大分类层级（门）的相对比例。可以观察：不同处理组之间各细菌门的比例存在差异。例如，PRS组中可能某个有益菌门（如变形菌门 Proteobacteria 或 厚壁菌门 Firmicutes）的比例发生了改变。结论：益生元处理改变了微生物群落的顶层结构，为下游具体属种的变化提供了背景。

g图：属水平绝对丰度变化 - 精准锁定目标，解读：这是非常关键的一张图，它展示了470个与病原菌存在负相关或不相关关系的细菌属的绝对丰度（而不是相对比例）。关键发现：PRS组（红线）中大量细菌属的绝对丰度显著高于WRS组（蓝线）。深层含义：益生元不仅抑制了病原菌（b图），还显著促进了许多有益细菌的生长。这些被促进的细菌很可能就是直接（产生抗生素）或间接（竞争资源）抑制病原菌的功能成员。结论：益生元通过“施肥”给有益菌，让它们壮大队伍，从而压制了病原菌，实现了“以菌治菌”的效果。（与青枯菌呈负相关/不相关的470个属的绝对多度因样品而异。通过将16S rRNA基因qPCR定量结果乘以微生物的相对丰度来转换绝对丰度。横坐标代表470个属，纵坐标代表绝对丰度。圆点代表不同样品中的绝对微生物丰度值，曲线代表拟合微生物丰度变化的结果。）

（10） In-vitro and in-situ investigation of prebiotic impacts on potential biocontrol mechanisms 益生元对潜在生物控制机制影响的体外和原位研究

The utilization of commensal bacteria and R. solanacearum with different metabolites as carbon source. 共生细菌和青枯菌利用不同代谢产物作为碳源

健康番茄根际富集的代谢物（即益生元）是病原菌青枯菌不擅长利用的“坏食物”，但却是众多有益细菌擅长利用的“好食物”。因此，通过施加这些益生元，可以“饿死”病原菌，同时“养肥”有益菌，从而通过营养竞争的方式有效控制病害。

图a：病原菌的“挑食”食谱：此图揭示了青枯菌对不同碳源（食物）的偏好。左侧条形图：展示了青枯菌对19种根际代谢物的利用能力（颜色越深，利用得越好）。关键点在于：那些在健康番茄根际富集的代谢物（用绿色高亮）大多颜色较浅，意味着青枯菌不擅长利用这些物质。相反，病株根际富集的代谢物（未高亮）反而是青枯菌的“美食”。右侧折线图：动态追踪了青枯菌在不同单一碳源下的生长曲线（OD600值越高，生长越好），直观验证了左侧的结论。结论：健康根际的环境（富含特定代谢物）本身就不利于青枯菌的生长，这为使用益生元提供了理论依据。

b图：有益菌群的“全能”食谱,解读：此热图展示了从根际分离出的158株有益细菌（它们组成了SynCom）对17种碳源的利用能力。从上到下：第一行是8种非益生元的混合物，最后一行是7种益生元的混合物。关键发现：可以看到，最下面一行的益生元混合物被大量菌株（图中显示为整行深色）高效利用，而顶部的非益生元混合物利用程度普遍较低。这意味着益生元是大多数有益细菌偏爱的“通用美食”。结论：益生元能够被广泛的有益菌群所利用，是促进有益菌群生长的理想“肥料”。

c图：益生元浓度的效应 - “饿死”病原菌，“养肥”有益菌,解读：此箱线图比较了不同浓度的益生元（LP低, MP中, HP高）和非益生元（NP）处理下，病原菌和有益菌群（SynCom）在5天内的种群数量变化。左图（病原菌）：随着益生元浓度（LP->MP->HP）升高，病原菌的数量显著下降（看第5天，标有不同字母b, c的组）。高浓度益生元（HP）对病原菌的抑制效果最强，甚至比非益生元（NP）组更差。右图（有益菌群 SynCom）：随着益生元浓度升高，有益菌群的数量显著增加（看第5天，标有不同字母a, b的组）。高浓度益生元（HP）最有利于有益菌群的扩增.结论：益生元的作用是剂量依赖性的——浓度越高，抑制病原菌和促进有益菌的效果就越强。

d-f图：菌群竞争的“此消彼长”解读：这些散点图展示了在不同处理下，有益菌群（SynCom）的丰度与病原菌（青枯菌）丰度之间的相关性。d图（NP: 非益生元处理）：R = -0.28, p = 0.24。R值为弱的负相关，且p值大于0.05，没有统计学意义。说明在没有益生元的情况下，有益菌和病原菌之间没有明显的竞争抑制关系。e图（MP: 中浓度益生元）：R = -0.35, p = 0.15。虽然出现了负相关趋势，但p值仍然大于0.05，关系不显著。说明中浓度益生元开始初步引发竞争。f图（HP: 高浓度益生元）：R = -0.58, p = 6e-06！这是一个强且极显著的负相关（p值远小于0.05）。这意味着，在高浓度益生元存在下，有益菌群的数量越多，病原菌的数量就越少。

结论：益生元（尤其是高浓度）成功激活了有益菌群对病原菌的竞争性抑制。有益菌群通过更好地利用这些营养资源，极大地压制了病原菌的生存空间，实现了“以菌治菌”的效果。

（11） The metabolite mixture consistently suppressed bacterial wilt disease suppression in Solanaceae crops 代谢物混合物持续抑制茄科作物中的青枯病

Fig. 4: The effects of prebiotics on disease incidence and rhizosphere microbiome of three Solanaceous crops. 图4:益生元对三种茄科作物发病率和根际微生物的影响

施用特定的益生元（PRS）混合物，能显著降低三种重要经济作物（番茄、辣椒、茄子）的细菌性萎蔫病发生率

a图：病害发展情况 - 核心效果展示，折线图跟踪了30天内三种作物病害指数（0为健康，100为完全枯死）的变化。WRS组（只接病原菌）：所有作物的病害指数都急剧上升至接近100%，说明病原菌侵染成功，植株全部死亡。NPRS组（无效对照物+病原菌）：病害曲线与WRS组几乎重合，说明无效对照物没有保护作用。PRS组（益生元+病原菌）：三条曲线（Tom_PRS, Pep_PRS, Egg_PRS）的病害指数均被显著抑制，最终维持在很低的水平。这表明益生元处理对番茄、辣椒、茄子均有广谱性的保护效果。结论：益生元处理能有效防止三种茄科作物发生细菌性萎蔫病。

b图：病原菌与总菌数量 - 微生物层面证据，解读：箱线图直观比较了不同处理根际样本中的病原菌（fliC基因）和总细菌（16S rRNA基因）的绝对数量。病原菌（fliC）：在所有作物中，PRS组（益生元处理）的fliC基因拷贝数都极显著地低于对应的NPRS组（无效对照处理）。这直接证明益生元处理大幅降低了根际环境中病原菌的种群数量。总细菌（16S rRNA）：各组间总细菌量没有显著差异，说明益生元的作用是特异性抑制病原菌，而不是无差别地杀死所有细菌。结论：益生元通过精准压制病原菌来发挥作用。

c图：代谢途径富集分析 - 机制深入探索，解读：气泡图展示了施用代谢物（益生元）后，三种作物根际微生物群落宏基因组数据中显著富集的代谢通路。每个气泡代表一个通路（如“黄酮类生物合成”、“苯丙烷生物合成”）。气泡大小：代表富集的显著性（p值或富集倍数），气泡越大越显著。气泡颜色：代表不同的作物。结论：益生元处理激活了根际微生物群落中多种有益的营养物质代谢和生物合成通路（如与抗病相关的黄酮、苯丙烷类通路）。这表明益生元不仅抑制了病原菌，更重塑了一个更健康、功能更强大的根际微生态系统。d图：田间试验验证 - 从实验室到田间的飞跃

（12） 

 Importance ranking of microbial functional features in random forest analysis. 随机森林分析中微生物功能特征的重要性排序

a图：群落丰富度（Alpha Diversity）解读：箱线图展示了不同处理下根际细菌群落的“丰富度”（即物种数量的多少）。关键发现：对于所有三种作物（番茄Tom、辣椒Pep、茄子Egg），益生元处理组（PRS）的丰富度都显著高于其对应的非益生元处理组（NPRS）。结论：益生元为更多种类的细菌提供了生长机会，促进了微生物群落的多样化。更高的多样性通常意味着生态系统更稳定、更具韧性，更能抵抗病原菌的入侵。b图：功能谱分析（PCoA）解读：主坐标分析（PCoA）图基于Bray-Curtis距离，展示了不同样本间微生物整体功能谱的差异。

c图：有益菌驱动的功能通路（益生元处理）解读：此条形图展示了在益生元处理下，由共生有益菌（与病原菌无正相关）所主导的功能通路及其相对重要性（排名）。列出了关键通路：A: 铁载体类非核糖体肽的生物合成：铁载体是微生物分泌的“抢铁”工具。有益菌通过大量生产铁载体，可以极度限制病原菌获取铁这种必需营养，从而“饿死”病原菌。B: 阳离子抗菌肽（CAMP）抗性：这条通路听起来矛盾，但实际上至关重要。植物和某些细菌会分泌抗菌肽（CAMP）来杀菌。有益菌进化出抗性以自我保护，从而能在根际定殖并持续发挥益生作用。这标志着一个活跃的、互动的抗菌微环境。C: 泛醌和其他萜醌生物合成：泛醌参与能量代谢，萜醌类物质许多具有抗菌活性，这与植物的防御反应有关。结论：益生元处理富集了一个功能“工具箱”，这个工具箱专注于营养竞争（抢铁）、生存适应（抵抗宿主防御）和潜在的直接抗菌活动。

d图：病原相关菌驱动的功能通路（非益生元处理）解读：此条形图展示了在非益生元处理（病害发生状态）下，由与病原菌正相关的微生物所主导的功能通路。列出了关键通路：D: glycosphingolipid（糖鞘脂）生物合成：糖鞘脂是许多病原细菌（包括青枯菌）细胞膜的重要组成部分，与其毒力和环境适应性密切相关。这条通路的富集暗示了病原菌及其相关菌群的活跃生长和致病性构建。星号（）含义：通路A和C同时也在图4c（可能是之前的宏基因组分析）中被发现，通路D同时在图4c和图5c中被发现。这强调了这些功能通路是在不同分析和实验中重复出现的、非常可靠的核心差异功能*。结论：在病害状态下，微生物群落的功能倾向于支持病原菌的生存、毒力以及其相关菌群的扩张。

 Solanaceae crops