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ISSN : 2288-1115(Print)
ISSN : 2288-1123(Online)
Korean Journal of Ecology and Environment Vol.32 No.2 pp.152-161
DOI :

The Changes of Carbon Sources Utilization Patterns in the Groundwater Bacterial Communities

Young-Beom Ahn, Yeo-Won Kim, Dae-Young Lee, Byung Re Min1, Yong- Keel Choi*
Department of Biology, Hanyang University, Seoul 133- 791
1Department of Biology, Sangmyong University, Seoul 110-743, Korea
Corresponding author: Tel: 02) 2290-0952, Fax: 02) 2293-9230, E-mail: ykchoi@email.hanyang.ac.kr

Abstract


In order to characterize the metabolic diversity of bacterial communities with the basis of carbon source utilization in groundwater, samples were collected from two sites used for drinking water source and eight sites polluted with heavy metal from the wastewater in Seoul city. Color development value in a Biolog GN plate was obtained in 155 hour after incubation as an optimum incubation time. Drinking groundwater samples showed greater utilization of carbon source than waste groundwater samples by bacteria. Groundwater bacterial communities showed a large degree of utilization in polymer, carbohydrate, ester, and amino acid, but low both in brominated and phosphorylated chemicals. The results of multidimensional scaling and cluster analyses separated five distinctive groups on the ordination space; group 1 (drinking groundwater), group 2 (trichloroethylene and perchloroethylene), group 3 (chrome), group 4 (nitrate), group 5 (arsenic). From the result, it was supposed that various pollutants were affected on metabolic diversity of bacterial communities.



지하수 세균 군집의 탄소원 기질 이용능 변화

안 영범, 김 여원, 이 대영, 민 병례1, 최 영길*
한양대학교 생물학과, 서울 133-791
1상명대학교 생물학과, 서울 110-743

초록


서울시 지하수중 중금속 등으로 오염되어 음용 이외 의 생활용수로 사용하고 있는 8개 정점과 음용수로 사 용하고 있는 2개 정점을 대상으로, 세균 군집 대사 다양 성의 변화를 유일 탄소원 이용능의 변화 양상으로 분석 하였다. Biolog GN plate에서 발색 반응이 안정화된 배 양 시간은 155시간 이후로 나타났다. 음용수로 사용하는 정점이 생활용수로 사용하는 정점의 발색 반응값 보다 높게 나타났다. 지하수 세균 군집은 polymer, carbohydrate, ester 및 amino acid를 공통적으로 많이 이용하였 으나, brominated chemicals과 phosphorylated chemicals를 이용하는 세균 군집은 적게 나타났다. 다변량 통 계학적 분석을 통한 세균 군집의 대사 다양성 분석 결 과, 모두 5개 그룹인 음용수 정점, 휘발성 오염 정점, 크 롬 오염 정점, 질산성 질소 오염 정점과 비소 오염 정점 으로 구분이 가능하였다. 오염물질에 따른 세균 군집의 탄소원 이용능의 차이로 볼 때, 오염원에 따라 세균 군 집의 대사 다양성이 변화하고 있음을 확인하였다.



    서 론

    지하수 생태계에는 표층수와 다른 수지질학적, 생태학 적 및 미생물학적인 특성이 있는 것으로 알려져 있다. 1980년대 초까지 미생물학적인 연구와 생태학적인 연구 보다는 지하수의 수지질학적 특성에 관한 연구가 활발 하였으나, 최근에는 지하수 이용급증에 따른 지하수 개 발과 오염원의 생물학적 복원을 위하여 지하수 세균 군 집에 관한 연구도 활발히 진행되고 있다(Gounot, 1994). 지하수 세균 군집의 기능과 구조를 파악하기 위한 연구 도 진행되어 왔는데, 주로 특정 배지에서 배양되는 개체 군 크기와 분리된 세균 군집의 생화학적 특성 및 대사 활성도등을 통해 해석하고자 하였다(Kolbel-Boelke et al., 1988;Chapelle, 1993). 그러나 분리와 배양에 기초한 접근방법은 세균 군집의 고유한 특성을 변화시킬 수 있 으므로 특정 생태계의 세균 군집의 특성을 대표한다고 보기 어렵다.

    해수나 육수의 수계 환경에서 배양이 가능한 세균은 총세균의 0.01~1% 이내이고, 활성슬러지와 토양환경에 서는 0.25~15%의 비율이다(Aman et al., 1995). 즉 분 리와 배양에 의존하는 방법은 배양 가능한 세균 군집의 생태적 기능을 해석할 수 있을 뿐, 특정 생태계내 세균 군집 구조의 동적 변화를 고려할 수 없다. 따라서 선택 적 배양 없이 세균 군집의 특성을 파악하기 위한 새로 운 방법으로 생리, 생화학적(Bääth et al., 1992;Zelles et al., 1992) 및 분자생물학적 방법이 적용되었다(Ritz and Griffithes, 1994;Leser et al., 1995).

    세균의 동정을 목적으로 하는 Biolog plate는 분리와 배양을 하지 않고 세균 군집 수준에서 생리학적 특성 분석을 빠르고 간단하게 분석할 수 있다(Fliermans et al., 1997). 이러한 장점 때문에 토양(Haack et al., 1995;Hitzl et al., 1997), 육수(안, 1997;Kersters et al., 1997), 및 해양(Hollibaugh, 1994) 등 다양한 생태계에서 세균 군집의 기능적 다양성 특성을 구분하였다. 뿐만 아니라 현무암으로 구성된 암반지대내 지하수 (Colwell and Lehman, 1997)와 깊이가 서로 다른 지하수(McCathy and Murray, 1996)에서 탄소원의 이용능을 비교하여 세 균 군집의 기능적 특성을 설명하였다. 그러나 이러한 연 구는 서식지간의 생태학적 및 지질학적인 특성에 따른 세균 군집의 기능적 특성을 분석하는 것으로, 오염물질 에 따른 세균 군집의 기능적 다양성을 분석한 연구는 아니다.

    본 연구에서는 서울시내 지하수를 대상으로 오염물질 이 다르고 잠재 오염원이 가장 많은 8개 정점과 대조 정점으로 2개 정점을 선정하여, 지하수 세균 군집의 대 사 다양성을 비교 분석하였다. 오염원에 따른 세균 군집 의 대사 활성도는 Biolog plate의 95개 탄소원 이용정도 로 비교하였다. 또한 탄소원 이용능의 차이에 기초하여 대응분석, 다차원척도법 및 cluster 분석을 적용하여 오 염물질에 따른 지하수 세균 군집의 기능적 다양성 변화 를 분석하였다.

    재료 및 방법

    1. 시료채취

    서울시 지하수 관리 계획 기본 조사 보고서(서울특별 시, 1996)를 토대로, 지하수 음용수 기준 초과항목을 갖 고 있거나 오염원이 근접하여 오염 우려가 있다고 판단 되는 지역을 대상으로 1998년 5월에 채수하였다. 조사 정점은 10개 정점으로 음용수 정점 2곳(C1, C2)과 주 오염원이 다른 생활용수 정점 8곳(G1~G8)을 조사하였 으며, 조사정점의 오염원과 특성은 Table 1과 같다. G1 정점은 서울시의 유일한 화력 발전소 인근 지역으로 한 강과 인접하고 있으며, G2와 G3 정점은 구로 공단 인접 지역으로 주변에 주유소와 세탁소가 산재하고 있다. G4, G6, G7 및 G8 정점은 주택가 밀집지역이며, G5 정점은 비닐 하우스로 농작물을 경작하는 지역이다. C1과 C2 정점은 주위에 오염원이 비교적 적은 양천구 약수터와 북한산 국립공원내의 정점으로 오염된 지하수와 비교 지역으로 선정하였다. 채수한 시료는 냉장상태로 운반 보관하였으며, Gram-negative (GN) microplates (Biolog, Inc.)에 운반후 12시간 이내에 적용하였다.

    2. BIOLOG system의 응용

    탄소원 (carbon sources)의 이용율은 Gram negative (GN) microplates (Biolog, Inc.)를 사용하여 분석하였다 (Table 2). Biolog Gram negative (GN) plate에는 산화환 원 염료로 2, 3, 5-triphenyltetrazolium chloride (TTC) 가 탄소원과 같이 첨가되어 있다. 세균이 탄소원을 산화 하면, TTC는 triphenyl-formazan으로 환원되어 보라색 을 띠게 된다(Beyer et al., 1993). 각각의 정점에서 채취 한 시료는 GN plate well에 0.15 ml씩 접종하여, 25°C에 서 배양하였다. 발색 반응값은 590 nm에서 SOFTmaxTM Software (version 2.01, Molecular Devices)가 내장되어 있는 MicroStationTM system (Biolog, Inc.)을 통해 측정 하였다. Biolog plates로부터 측정된 발색량의 자료는 각 각의 response well (R)에서 carbon source가 없는 control well (C)의 발색량을 보정한 후 전체 평균값으로 환 산한 평균 발색량 (average well color development: AWCD) ([Σ(R-C)]/95)으로 나타내었다. 배양시간에 따른 AWCD를 비교하여 AWCD의 변화가 더 이상 진행되지 않는 시간을 최적의 배양시간으로 선정하여 분석 자료 로 이용하였다.

    3. 통계 분석

    최적의 배양시간에서 나타난 평균 발색량 자료는 Garland와 Mills (1991)이 적용한 방법에 따라 표준화를 위하여 전환자료((R-C)/([Σ(R-C)]/95))로 변환하였으며 (Winding, 1994), 이 후 분석을 위한 기본 자료로 이용 하였다. 모든 자료의 평균, 표준편차 등의 기본 통계치와 대응분석 (correspondence analysis) 및 다차원척도법 (multidimensional scaling; MDS)은 SAS package (SAS Institute, 1996)를 이용하여 분석하였다. 대응 분석은 서 로 다른 두가지 형태의 변수 집합을 비교하여 하나의 지각도 (perceptual map)에 표현하는 방법이다. 다차원 척도법은 하나의 변수에 다른 하나의 변수 인자를 포함 시키고, 인자가 포함된 변수의 유사성 행렬(similarity matrix) 자료나 비유사성 행렬(dissimilarity matrix) 자 료를 가지고 하나의 지각도에 나타내는 한 방법이다. 집 괴분석(average linkage cluster analysis)은 Ntsys software (ver. 1.80)를 이용하여 분석하였다. 유사성계수 (similarity coefficient)는 SHAN method (Sneath and Sokal, 1973)에 의해 구하였고, 비가중결합방법(UPGMA: unweighted pair-group method, arithmetric average)으 로 cluster 분석을 하였다(Rholf, 1993).

    결 과

    1. BIOLOG plate의 발색 반응 (rate color development) 변화

    Biolog GN plate의 배양시간에 따른 정점별 평균 발색 량(AWCD)의 변화는 Fig. 1과 같다. 발색반응이 안정화 된 배양시간은 155시간 이후로 나타나, 이후 분석을 위 한 자료는 155시간에 나타난 발색 반응의 결과를 이용 하였다. 평균 발색 반응값은 대장균이 가장 많은 정점 (G6)과 음용수로 사용하고 있는 C1과 C2 정점에서 비교 적 높게 나타났으나, 질산성 질소 오염 정점(G4), 크롬 오염 정점 (G2) 및 trichloroethylene (TCE) 오염 정점 (G8)에서는 발색 반응이 가장 낮게 나타났다. 정점별 탄 소원의 발색 반응값은 Biolog GN plate의 95개 탄소원 을 11개 탄소원 그룹으로 구분하여(Garland and Mills, 1991) 비교하였다 (Fig. 2). 모든 정점에서 세균 군집은 polymer, carbohydrate, ester 및 amino acid를 많이 이 용하였으나, brominated chemicals과 phosphorylated chemicals는 적게 이용하였다. 음용수로 사용하고 있는 C1과 C2 정점에 분포하는 세균 군집은 brominated chemicals를 제외하고 10개 탄소원 그룹을 고루 이용하 였다. 아연 (G3), 대장균 (G6), perchloroethylene (PCE; G7) 및 TCE (G8)가 주 오염원으로 나타난 정점에서 세 균 군집은 phosphorylated chemicals를 적게 이용하였 고, 나머지 10개 탄소원 그룹의 이용 양상은 유사하게 나타났다. 6가 크롬(G2)과 일반오염물질(G5)이 주 오염 원인 정점에서도 세균 군집에 의한 발색 반응값은 차이 가 있으나 양상은 비슷하게 나타났다. 비소(G1)가 주 오 염원인 정점에서 세균 군집은 aromatic chemicals를 적 게 이용하였고, 질산성 질소(G4)의 농도가 높은 정점에 서도 polymer와 ester를 제외하고 탄소원의 이용 정도 가 상대적으로 가장 낮게 나타나는 등, 다른 정점과 비 교할 때 탄소원의 이용 양상은 크게 차이가 났다.

    2. 대응분석

    정점별로 세균 군집이 주로 이용하는 탄소원과 탄소 원 이용정도에 따른 정점간의 위치 구분을 위하여 대응 분석을 실시하였다(Fig. 3). 1사분면에 위치한 G2 (X2)와 G5 (X5) 정점은 succinic acid (E12), D, L-lactic acid (E6), I-erythntol (B1), D-mannose (B12), m-inositol (B7), dextrin (A3), D, L,-α-glycerol phosphate (H10), glucose -1-phosphate (H11), glucuroamide (F3)를, G4 (X4) 정점 에서는 propionic acid (E8)를 주 탄소원으로 이용하고 있다. 2사분면에 위치한 C1 (Y1)과 G7 (X7) 정점에서는 L-pyroglutamic acid (G7), L-serine (G9), citric acid (D3), D-mannose (B12)와 cellobiose (A12), D-arabitol (A11), L-proline (G6), L-pyroglutamic acid (G7), Lasparagine (F8), D, L-camitine (G11)를 이용하였다. 3사 분면에는 G3 (X3) 정점이 D-galacturonic acid (D6), Dglucuronic acid (D9), malonic acid (E7), D-gluconic acid (D7), adonitol (A9), alaninamide (F4)를, G6 (X6) 정점에 서는 D-trehalose (C8), maltose (B10), xylitol (C10), Dgalactose (B4), L-phenylalnine (G5)을 이용하였다. 4사 분면에는 C2 (Y2)와 G1 (X1) 정점이 위치하고 D-trehalose (C8), maltose (B10), L-phenylalnine (G5), α-ketobutyric acid (E3), α-ketovaleric acid(E5), γ-hydroxybutyric acid (D12), D-serine (G8), L-threonine (G10)을 주 탄소원으로 이용하고 있다. 따라서 정점간의 위치와 탄 소원의 위치에서 오염원이 서로 다른 지하수의 세균 군 집이 이용할 수 있는 탄소원의 유사성과 차이를 확인할 수 있었다.

    3. 다차원 척도법 분석

    탄소원과 정점간의 대응분석 결과를 단순화하고, 정점 간 탄소원 이용정도의 인자를 정점 인자에 포함시켜 정 점간의 유사성과 차이를 분석하기 위하여 다차원 척도 법으로 분석하였다. 오염원이 다른 정점간의 탄소원 이 용능을 이용하여 비유사성 행렬(dissimilarity matrix)을 작성하고, 이에 따른 정점별 분포를 기하학적으로 모식 화 하였다(Fig. 4). 그 결과 탄소원의 이용능 차이에 따 른 정점간의 분포 양상은 C1, C2, G3, G6, G7 및 G8이 한 개의 집단으로 좌표축 중앙에, G2와 G5가 우측 하단 에, G4와 G1이 각각 분리되어 위치하였다. 오염원에 따 른 세균군집구조의 다차원 척도법 분석으로는 크게 4개 의 그룹으로 정점 분리가 가능하였고, 이는 대응분석에 서 세균 군집의 탄소원 이용정도가 유사하였던 정점들 로 확인되었다.

    4. Cluster 분석

    정점별 세균 군집은 유사성 행렬(similarity matrix) 자료를 이용하여 cluster 분석으로 실시하였다(Fig. 5). 그 결과 유사성 계수 0.618 이내에서 집괴 1 (G1), 집괴 2 (G2와 G5), 집괴 3 (G3, G6, C1, G7 및 G8), 집괴 4 (C2), 및 집괴 5 (G4)로 구분되었다. 다차원 척도법에 의한 분 석 결과에서는 C1, C2, G3, G6, G7 및 G8 정점을 한 개 의 집단으로 구분되었으나, cluster 분석 결과 C2 정점이 분리되어 두 개의 집단으로 구분되었다. 대응분석 결과 에서 C2 정점과 G8 정점은 탄소원의 이용정도가 다르게 나타났고, 다차원 척도법에 의한 분석 결과에서도 정점 간의 위치가 상대적으로 멀리 위치하여 두 정점간의 세 균 군집은 다른 대사구조를 갖고 있음을 확인하였다. 따 라서 본 연구의 조사정점은 5개의 세균 군집 구조를 가 지고 있는 것으로 판단되며, 오염원에 따라 구분하면 크 게 음용수 정점(C2), 휘발성 오염 정점(C1, G3, G6, G7, G8), 크롬 오염 정점(G2, G5), 질산성 질소 오염 정점 (G4)과 비소 오염 정점(G1)으로 나눌 수 있다.

    고 찰

    Biolog GN microplate에서 탄소원의 이용 정도에 따 라 오염원이 다른 지하수 세균 군집의 대사 다양성을 확인할 수 있었다. 세균 군집에 의한 탄소원의 이용정도 는 음용수로 이용하는 정점(C1, C2)과 대장균 오염 정 점(G5, G6)이 중금속과 휘발성오염물질로 오염된 정점 (G1, G2, G4, G8)보다 높게 나타났다. 해수, 담수 및 토양 시료에서 세균 군집의 탄소원 이용능 정도를 비교한 Garland와 Mills (1991)은 탄소원 이용능 차이가 나타나 는 주요한 요인을 개체군 수와 종 조성으로 설명하였다. 또한 안(1997)은 특정 환경요인에 의한 영향을 받는 군 집에서는 개체군 수와 종 조성의 변화뿐만 아니라, 생리 적 활성도에 의한 영향도 있는 것으로 보고하였다. 지하 수 세균 군집에 미치는 물리화학적 환경요인의 영향을 조사한 결과(안 등, 1999), 질산성 질소와 대장균에 의해 오염된 정점에서는 세균 군집의 개체수와 세포외 효소 활성도가 높게 나타났으나, 중금속 및 휘발성 오염 물질 에 의한 오염정점에서는 상대적으로 세균 개체수가 감 소하는 경향을 보였다. 따라서 지하수내의 중금속과 휘 발성 오염물질은 세균의 개체군 수, 종조성 및 세포외 효소 활성도에 영향을 미치고 이에 따라 탄소원의 이용 정도의 차이가 나타난 것으로 판단된다.

    한편 95개 탄소원을 11개의 탄소원 그룹으로 구분하 여 발색 반응값을 비교한 결과, 모든 정점에서 세균 군 집은 polymer, carbohydrate, esters 및 amino acid를 공 통적으로 많이 이용하였고 brominated chemicals과 phosphorylated chemicals를 적게 이용하였다. 이러한 양상은 현무암 지대의 토양 표층과 깊이에 따른 지하수 세균 군집이 이용하는 탄소원의 이용정도에 대한 연구 와 비교할 때, 지하수에서는 polymers, esters 및 amines 의 이용정도가 높았으며 토양에서는 brominated chemicals의 이용정도가 높았다는 결과와 일치하였다(Colwell and Lehman, 1997). 이들은 토양 세균 군집과 지하수 세균 군집이 서로 다른 탄소원을 이용하는 것은 독특한 서식처 환경 요인 때문이라고 하였다. 본 연구에서도 오 염원이 다른 정점별로 이용하는 탄소원의 양상은 차이 가 나타났는데, 비소 (G1)가 주오염원인 정점에서는 aromatic chemicals를 이용하는 세균 군집이 적게 나타 났고, 질산성 질소(G4)의 농도가 높은 정점에서는 polymer와 ester를 주로 이용하는 세균 군집만 분포하였다. 따라서 오염원이 다른 정점간의 탄소원의 이용 양상은 고유한 서식처의 환경 뿐만 아니라 오염원의 영향에 따 라 세균 군집이 변화 되는 것으로 판단된다.

    세균 군집의 대사 다양성에 관한 연구는 서식지간에 탄소원의 이용능을 이용하여 다양한 통계학적 분석 방 법으로 접근하였다(Lehman et al., 1995). 즉, 주성분 분 석 (principal component analysis; PCA) (Garland and Mills, 1994;Haack et al., 1995), 판별분석(discriminant analysis) (Insam et al., 1995), 계통 집괴분석(hierarchical cluster techniques) (Zak et al., 1994;Winding, 1994), 다변량 통계 검증법(MANOVA statistical test) (Hitzl et al., 1997) 등으로 생태계의 세균 군집 구조와 기능의 상 관관계를 modeling하였다. 본 연구에서도 대응 분석, 다 차원 척도법 및 cluster 분석을 이용하여 통계학적 분석 을 시도하였다. 이러한 분석 방법은 산성화에 의한 세균 군집의 대사 다양성 변화를 확인하는 데에도 적용하였 으며, 그 결과 인위적인 산성화 구배를 연속식으로 조절 한 microcosm에서 세균 군집은 pH별로 세 개의 그룹으 로 구분되었다(안, 1997). 본 연구에서도 대응분석으로는 정점별로 가장 많이 이용하는 탄소원을 구분할 수 있었 으며, 다차원 척도법과 cluster 분석으로는 정점간의 차 이를 구분할 수 있었다.

    본 연구의 조사정점에서 세균 군집의 대사 다양성은 5개의 집단으로 구별되었으며, 각각의 집단별 대표적인 오염물질로 구분할 때 음용수 정점, 휘발성 오염 정점, 크롬 오염 정점, 질산성 질소 오염 정점 및 비소 오염 정점으로 나타났다. 5개의 집단 중 비소 오염 정점(G1) 과 질산성 질소 농도가 높은 정점(G4)간의 유사도 지수 가 0.072로 가장 낮게 나타났다. 이는 G1 정점이 한강수 계에서 직접적으로 영향을 받을 수 있는 지질학적 위치 와 중금속에 의한 영향으로 대사 다양성이 차이가 난 것으로 판단된다. 또한 G4 정점은 조사정점에서 유일하 게 화강암 분포 정점으로 편마암 분포 정점과는 다른 지질학적인 영향으로 판단된다. 현무암 지대에서 서로 다른 지하수와 깊이에 따라 유일 탄소원의 이용능을 cluster 분석 한 결과, 정점별 세균 군집과 깊이별 세균 군집이 46%의 유사도로 구별되었다. 그 중에서 정점별 세균 군집간의 유사도는 70%로 깊이별 세균 군집간의 유사도(57%) 보다 높게 나타났다. 이들은 유사도 지수가 높다는 것은 세균 군집간의 기능적 차이가 작음으로 인 해 세균 군집의 대사 다양성이 낮다는 것으로 해석하고, 세균 군집의 대사 다양성은 정점별 보다는 깊이별로 크 게 나타난 것으로 보고하였다 (Colwell and Lehman, 1997). 따라서 음용수 정점과 휘발성 오염 정점과 크롬 오염 정점간의 유사도는 0.525로 지수가 높아 기능적 차이가 작은 군집이 분포하는 것으로 해석되며, 질산성 질소의 농도가 높은 정점과 비소 오염 정점간의 유사도 지수는 0.072로 낮아 기능적 차이가 큰 세균 군집이 분 포한다고 판단된다.

    본 연구에서는 세균의 분리 및 배양을 통하지 않고 직접 시료를 적용하여 다변량 통계분석을 통한 세균 군 집의 대사 다양성을 확인하였다. 탄소원의 이용능에 기 초한 대사 다양성의 차이는 세균 군집의 효소 활성도와 관련되기 때문에 세균 군집의 기능적 특성을 반영한다 (Fliermans et al., 1997). 따라서 지하수 오염원의 종류에 따라 변화되는 세균 군집의 기능적 특성인 대사 다양성 을 분석하는 방법으로 Biolog plates의 적용은 유의하다 고 판단된다.

    사 사

    본 연구는 한국학술진흥재단 지원 한양대학교 기초과 학연구소 연구과제(1998-015-D00231)의 연구비 지원 에 의하여 이루어졌으며 이에 감사드립니다.

    Figure

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    Color development patterns of the microbial communities of groundwater using absorbance (OD590) values of utilized substrates for each community. The plot of average well color development represents the mean color response for all 95 response wells. Site codes are the same as Table 1. Average indicates mean values of absorbance values for ten wells.

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    Comparison of substrate utilization patterns on the Biolog plates for the 11 substrate guilds of the microbial communities of groundwater. Site codes (G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G8, C1, and C2) are the same as Table 1. Substrate guilds are the same as Table 2. pl : polymers (substrates A2 to A6), c1 : carbohydrates (substrates A7 to C10), e : esters (substrates C11 to C12), c2 : carboxylic acid (substrates D1 to E12), b : brominated chemicals (substrates F1), a1 : amides (substrates F2 to F4), a2 : amino acids (substrates F5 to G12), a3 : aromatic chemicals (substrates H1 to H4), a4 : amines (substrates H5 to H7), a5 : alcohols (substrates H8 to H9), and p2 : phosphorylated chemicals (substrates H10 to H12).

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    Correspondence analysis for Biolog patterns of 155-h, OD590 readings taken from Biolog GN microplates following inoculation with groundwater bacterial communities composed of two drinking and eight wastewater samples. Dimension 1 and Dimension 2 ; first two correspondence analysis axes. Letters denote site codes and carbon source codes. Site codes (X1, X2, X3, X4, X5, X6, X6, X7, X8, Y1, and Y2) are the same as Table 1 (G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G8, C1, and C2). Carbon source codes (A1~A12, B1~B12, C1~C12, D1~D12, E1~E12, F1~F12, G1~G12, H1~H12) are the same as Table 2.

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    Multidimensional scale analysis for Biolog patterns of groundwater. The relationships between samples is compared in dissimilarity index. Dimension 1 and Dimension 2; first two multidimensional scale axes. Letters denote sampling site codes. Site codes the same as Table 1.

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    Dendrogram showing the relationships between the metabolic profiles of microbial communities from groundwater samples. The relationship between samples is compared in similarity index and clustered by the complete linkage method. Site codes are the same as Table 1.

    Table

    Description of surveyed groundwater in Seoul city

    Sole-carbon-sources included in the Gram negative Biolog plates categorized by substrate guilds

    Reference

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