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Microbe-iron interactions control lignin decomposition in soil

木质素 分解 化学 环境化学 有机化学
作者
Cuijuan Liao,Wenjuan Huang,Jon M. Wells,Ruiying Zhao,Keanan Allen,Enqing Hou,Xin Huang,Han Qiu,Feng Tao,Lifen Jiang,Maricar Aguilos,Lin Lin,Xiaomeng Huang,Yiqi Luo
出处
期刊:Soil Biology & Biochemistry [Elsevier]
卷期号:173: 108803-108803 被引量:16
标识
DOI:10.1016/j.soilbio.2022.108803
摘要

Lignin decomposition is critically linked to terrestrial carbon (C) cycle due to the enormous C mass of lignin and its importance in controlling overall rates of litter decomposition. Interactions between lignin and iron (Fe) minerals have been increasingly recognized as key mediators of lignin decomposition in experimental studies. However, we still lack a quantitative understanding of how Fe minerals interact with microbes to control lignin decomposition. Here, we leveraged experimental results from an incubation of Fe-rich soil, in which lignin decomposition rates were measured at aerobic conditions after four levels of pre-treated O2 availability, to examine microbe-Fe (MiFe) interactions in lignin decomposition with a MiFe model. We quantified how Fe redox cycling interacted with microbial activities to control lignin decomposition via data-model integration. Our results showed that the MiFe model with time-dependent growth and mortality functions better represented CO2 release from lignin decomposition (R2 ranging from 0.96 to 0.97) than models assuming either first-order or Michaelis-Menten kinetics. Reduction of Fe(III) to Fe(II) after pre-treatments with lower O2 availability stimulated the Fenton reaction to break down macro-molecular lignin into small molecules available to microbes. The small molecules of lignin and necromass bounded with oxidized Fe and were protected from decomposition. After 1-year incubation, the model implied that most of C stabilized with Fe minerals was derived from small molecular lignin C. Our quantitative analysis of microbe-Fe interactions sheds new light on lignin decomposition and preservation and helps improve model prediction of soil C persistence under global change.
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