伴随皖江流域规模化畜禽养殖业的快速发展,大量污染物随之产生。畜禽粪污是农业面源污染的主要来源,排入地表水中的动物粪便会带来一系列生态与公共卫生问题,快速准确鉴别污染来源对于源头控制与污染治理具有重要意义。地表水源可能存在多种类型的污染,例如生活与工业污水、未经处理的小型养殖场污水、野生动物粪便等等,如何精确识别畜禽粪便污染是农业面源污防控的关键。粪便污染检测与识别技术不断发展,从过去基于粪便指示菌（Fecal indicator bacteria,FIB）培养的检测技术发展到如今的微生物来源追踪技术（Microbial source tracking,MST）。微生物来源追踪技术根据与宿主相关的特定细菌群的性状或基因特征来识别粪便污染,能提供粪便污染的物种来源信息。本研究以皖江流域作为研究区域,大量收集了本地区畜禽粪便样本与多种污染源16S r RNA高通量测序数据,筛选出了针对本地区适用性良好的猪、鸡物种特异性分子标记物,并通过q PCR进行了标记物定量方法的建立,通过搭建鸡粪与猪粪的水环境反应器,分析了指示菌在光照与细菌捕食下的衰减规律。通过16S r RNA测序数据,比较分析了不同污染源间细菌群落差异,并构建了粪便溯源文库。最后与传统粪便检测方法微生物来源追踪方法进行了比较,为本地区水体粪便污染检测提供了思路。主要研究内容如下:1.基于宿主特异性分子标志追溯水体畜禽粪便污染收集了皖江流域地区36份鸡粪、38份猪粪及16份其他物种粪便样品,提取了粪便基因组DNA,并以此为模板,通过PCR对宿主特异性分子标记进行了筛选。结果表明,鸡源AV43标记与猪源FUP-1标记特异性与灵敏度均在80%以上,在本地区具有良好的适用性。随后通过荧光定量PCR对筛选出的宿主特异性引物进行了标准曲线的构建。以鸡粪、猪粪与河流水体样本构建了粪水混合模拟系统,分析了分子标记在光照与细菌捕食下的变化规律,试验结果表明,细菌捕食是标记在粪水混合微环境中衰减的主要成因。2.基于16S r RNA测序的水体潜在病原与粪便污染研究利用16S r RNA测序,系统分析与比较了皖江流域水体、沉积物样本与广泛的潜在污染源（包括村庄与养猪场污水,野生水鸟粪便,人类与家禽、家畜粪便）共252个样本的细菌群落组成,并通过基于机器学习的溯源软件FEAST与Source Tracker,对水体、沉积物样本的潜在污染源进行了预测。结果表明,水体与沉积物样本微生物多样性显著高于粪便样本,其中巢湖水体与河流沉积物样本具有最高的物种多样性,同时也存在大量未分类物种。变形菌门（Proteobacteria）放线菌门（Actinobacteria）,拟杆菌门（Bacteroidetes）广泛分布于所有样本中。潜在污染源样本中野生水鸟粪便与鹅粪、猪粪微生物群落组成存在一定的相似性。以皖江流域地区的污染源16Sr RNA序列数据集构建了粪便来源文库,并以收集的巢湖流域水体作为污染组成预测对象。成功识别出村庄排污口与污水处理厂排污口样本是河水样本最主要的污染来源,而沉积物与湖水样本存在猪场排污水与野生水鸟粪便的污染。溯源软件稳定性与可信度方面,FEAST运行高于Source Tracker。根据VFDB与PATRIC网站的病原菌目录,从NCBI下载了对应病原细菌的代表性16S序列,构建了本地病原16S数据库。通过将测序数据比对到本地潜在病原数据库,得到了样本的潜在病原组成。Pseudescherichia、肠球菌属（Enterococcus）、链球菌属（Streptococcus）与肠杆菌属（Enterobacter）在粪便与水体样本中广泛分布。最后,通过网络分析评估了潜在病原与粪便指示菌的相关性,发现拟杆菌属、大肠埃希氏菌属、普雷沃氏菌属与Faecalibacterium均至少与7种潜在病原存在显著相关（Pearsons’r＞0.8,p＜0.05）。3.粪便污染溯源方法测试采集本地区派河、杭埠河以及丰乐河的水体、沉积物样本,提取基因组DNA,并通过滤膜法对水样进行了粪大肠杆菌培养、16S r RNA测序以及基于q PCR的宿主特异性分子标记检测。结果表明传统基于培养的粪便污染指示方法与粪便污染溯源方法结果存在一定差异,q PCR结果指出,三条河流普遍存在猪粪与鸡粪污染,其中派河的猪粪标记物拷贝数高于其他河流。基于本地16S病原数据库的预测结果表明,派河潜在病原水平最高,综合Source Tracker与FEAST的溯源分析结果来看,派河潜在污染程度高于其他河流。总而言之,16S r RNA测序结果与q PCR结果一致表明,派河潜在致病性风险高于丰乐河与杭埠河。综上所述,结合基于细菌菌落与分子标记的分析能够更好的识别城市周边河流汇总粪便污染的潜在来源,并表征健康风险。建议在后续的水质管理中,以基于NGS的序列分析来提供可能的粪便污染源信息,然后定量检测宿主相关的分子标记,以更有效管理水质。