为准确检测人类行为因素对淡水生态系统变化的影响，将微生物-环境相关性和微生物之间的相互作用结合起来以确定受污染沉积物中的关键指示分类群。利用16S rRNA扩增子测序分析，对从太湖采集的23个沉积物样品中细菌群落的多样性、组成和共生模式进行了探测。Fisher的精确检测表明，样本的聚类分析可以显示细菌群落的相对丰度与沉积物的物理化学性质之间存在直接关系（P <0.0001）。这表明细菌群落可以用于检测淡水沉积物中的污染梯度。根据微生物 - 环境相关性，通过指示物种分析，初步确定了24个序列和60个家族的菌群可以作为不同污染水平的指示分类群。共生网进一步表明，虽然细菌群的多样性和组成在轻度和中度污染地区之间展示出了相似性，但是细菌群落的拓扑特征在不同的污染水平下是不同的。研究进一步对关键物种进行了指示分类群的筛选，这些细菌群落的共生关系展示出了共生网高的度值和低中间性向心值（即度> 5，中间性向心值<1000）。9个序列和13个家族的菌群最终被确定为富营养化太湖不同污染水平的关键指示分类群。从环境中获取的关键指示分类群可以追踪水生生态系统中不断增高的污染水平，并提供了一种监测对人类行为因素影响敏感的水域的新方法。
