土传枯萎病对西瓜的危害。左侧西瓜已全部枯死。南京农大供图

本报讯（记者李晨）7月17日，《国际微生物生态学会会刊》在线发表南京农业大学教授沈其荣团队最新研究成果。他们整合了世界各地1500多个镰刀菌枯萎病相关土壤测序样本，在解释群落特征的基础上，使用机器学习分别构建了细菌和真菌模型。这两种模型在区分健康和发病土壤方面准确度达85%以上。

以镰刀菌枯萎病为代表的土传病害对全世界农业生产造成巨大损失，有作物“癌症”之称。论文第一作者、南京农业大学副教授袁军介绍，枯萎病暴发与土壤中病原菌的丰度息息相关，但并不存在一个可以明确指征发病的病原菌丰度的阈值。

该团队从分子生态学角度出发，以整合分析的方法解析发病土壤微生物群落的普遍性特征，为预测病害发生提供了可能。

“这项工作不仅揭示了枯萎病发病土壤中微生物的群落特征，还可以精确诊断土壤是否健康。”袁军说，同时，微生物群落特征的揭示可以为寻找关键微生物、生物防控土传枯萎病提供理论支持。

“如果有一项技术能够告知土壤的健康状况，农民便可以提前采取措施或者种植其他作物，从而避免经济损失。”论文通讯作者沈其荣说，这项工作是土壤微生物大数据研究应用于农业生产实践的一个有益尝试。

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41396-020-0720-5