本研究主要介绍了土壤真菌生物标志物的精细转化因子、种间变异性、建模方法、ITS1拷贝差异、真菌生物标志物的组合以及它们在土壤生态学中的应用。研究提出了土壤真菌生物标志物的精细转化因子，并发现：
• 所有真菌生物标志物都存在较高的种间变异性；
• 建模方法支持不同土壤中生物标志物估计的有效性；
• ITS1拷贝差异很大，但具有真菌特异性，系统发育偏差最小；
• 真菌生物标志物的组合将揭示土壤真菌的生理和活性。
土壤中真菌和细菌的丰度可作为碳动态的简单预测指标，并代表了广泛可利用的微生物特征。尽管不能定量微生物生物量本身，但土壤生物标志物可以作为这些微生物群的定量估计。因此，需要对微生物碳库进行精确转换，并了解其在不同土壤中的可比性。本研究改进了经典真菌生物标志物的转化因子，并评估了定量PCR（qPCR，rDNA拷贝）作为土壤真菌生物标志物的应用。根据30株分离株纯真菌培养的生物标志物含量，结合现有文献，本研究提出平均转化因子为95.3 g真菌C g-1麦角甾醇、32.0 mg真菌C µmol-1 PLFA 18:2ω6,9和0.264 pg真菌 C ITS1 DNA copy-1。与预期的一样，尽管qPCR结果显示的系统发育偏差最小，但种间变异在rDNA拷贝中最为明显。一种基于典型农业土壤的建模方法进一步支持了这一假设，即土壤的高多样性可以缓冲生物标志物的变异性，而系统发育偏差也会影响生物标志物估算比较的准确性。研究分析表明，qPCR结果最能覆盖土壤中的真菌群落，但在高多样性的土壤中，这种变异性只能被部分抵消。PLFA 18:2ω6,9和麦角甾醇是量化子囊菌群和担子菌群的准确生物标志物。总之，在将生物标志物数据应用于全球模型之前，对其进行生态学解释和覆盖非常重要，在这种情况下，将不同的生物标志物结合起来可能最有洞察力。
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