摘要:这项研究开发并评估了DNA元法编码,以鉴定East Greenland(EG)(EG)和Southern Beaufort Sea(SB)Polars Polars Maritimus在2015年春季采样的pinniped和Cetacean Prey DNA的存在。在所有样品的一半(49/92)中检测到猎物DNA,并且在检测到响起的密封pusa hispida是主要的猎物,在Eg的100%(22/22)中鉴定出Eg的100%(22/22),SB北极熊样品的81%(22/27)鉴定出具有猎物DNA的SB北极熊样品。胡须的密封barbatus dna,检测到猎物DNA。猎物DNA检测频率和相对可怕的频率与SB北极熊子集的定量脂肪酸签名分析(QFASA)的估计进行了比较。环形密封和胡须密封是两种方法都确定的主要猎物,但Qfasa还鉴定出了猎物DNA未发现的2个鲸类猎物。DNA元法编码与QFASA结果的差异可能与每种方法捕获的不同饮食时间尺度有关,即短期与长期饮食。 猎物DNA检测,性别/年龄类别和亚群显着解释了北极熊肠道细菌相位的变化。 检测到的具有猎物DNA的北极熊样品与细菌类梭状芽胞杆菌和杆菌的丰富性较高以及否定性较低的含量有关。 因此,粪便DNA metabarcoding可用于识别北极熊的近期猎物,补充定量和可能的长期QFASA估计,并可能有助于了解北极熊肠肠肠微生物组的变化。短期与长期饮食。猎物DNA检测,性别/年龄类别和亚群显着解释了北极熊肠道细菌相位的变化。检测到的具有猎物DNA的北极熊样品与细菌类梭状芽胞杆菌和杆菌的丰富性较高以及否定性较低的含量有关。粪便DNA metabarcoding可用于识别北极熊的近期猎物,补充定量和可能的长期QFASA估计,并可能有助于了解北极熊肠肠肠微生物组的变化。关键词:饮食组成·DNA元法量·QFASA·脂肪酸特征·海洋哺乳动物·基因组学·北极海洋生态
fi g u r e 2上升后生阿尔法和β多样性模式。(a)在每个深度区域和采样位置,海洋后生动物门的相对读取丰度。(b)香农多样性指数(H')和(c)在所有四个深站组合的每个深度区域的SRS的物种丰富度标准化的Motus数据。Tukey的HSD成对比较与Tukey调整后的P值进行了比较。*表示<0.05的显着差异,****表示显着差异<0.001。(d)基于jaccard距离的Motus社区结构(K = 2)的非线性多维标度。颜色表示海洋区,点形表示站点,地块上显示的应力值。深度区域被定义为上皮(0-99 m),下层(100-200 m),中质质量(201-1000 m)和浴类质(> 1000 m)。
fi g u r e 7在分类级别的海港和储备社区的比较。位点得分(左)和物种得分(右)图代表了由空间坐标来调节的两个第一个DBRDA轴,测试了栖息地对jaccard/bray -curtis距离的影响,在汇集重复和组合所有MOTU(从MOTU级别到订单的重要性);Jaccard差异指数是在MOTU级别(a)计算的,而Bray -Curtis的差异基于MOTU的丰度用于家庭(B)和订单(C)水平。显示出促成约束轴的最高10%分类单元。中,只有那些具有高于97%的分配身份的人才能保持在MOTU级别。SMM,Saintes-Maries-de-la-Mer。
资助信息国民局Antartico Antartico Instituto Argentino的国家局,赠款/奖励号:Picta 0100; Alfred Wegener Institute Helmholtz极地和海洋研究中心,授予/奖励号:VH-NG-1400; Deutsche Forschungsgemeinschaft,赠款/奖励号:HA 7627/3-1和LE 2323/11-1;科学和技术研究基金,赠款/奖励编号:PICT 2018-03310 Res.401/19
营养生态位划分研究对于理解群落结构和物种共存具有重要意义,特别是当这些物种受到威胁时。这里使用 DNA 元条形码评估四种濒危草原鸟类(两种鸨和两种沙鸡)的饮食,目的是更好地了解它们的饮食需求、营养相互作用和潜在威胁。结果显示,它们的植物饮食存在季节性和种间差异,秋季和冬季栽培植物的重要性(约占其饮食的 50%)高于春季。所有物种都经常食用旋花属和十字花科植物。在春天,罂粟(Papaver spp.)是它们饮食的重要组成部分,可以用作类胡萝卜素的来源或利用其抗寄生虫特性。此外,结果证明了物种之间的营养生态位划分,鸨物种之间存在明显的隔离,沙鸡物种之间存在较小的隔离。不同目物种之间的饮食相似性通常较高,
Martius,C。,Zlinszky,A.将地球观测与高通量生物多样性数据联系起来。自然生态与进化,1(7),1-9。https://doi。org/10. 1038/s4155 9-017-0176 Callahan,B.J.,McMurdie,P.J。,&Holmes,S。P.(2017)。精确序列
a: Naturalis Biodiversity Center, Marine Biodiversity, Darwinweg 2, 2333 CR Leiden, The Netherlands 10 b: Department of Environmental Biology, Institute of Environmental Sciences (CML), Leiden University, 11 Einsteinweg 2, 2333 CC Leiden, The Netherlands 12 c:National Research Council of Italy (CNR), Water Research Institute (IRSA), Largo Tonolli 50,28922,Verbania 13意大利Pallanza,14 D:塞浦路斯海洋和海事研究所,CMMI House,CMMI House,CMMI House,Vasileos Pavlou Square,6023,Larnaca,Larnaca,Larnaca,Larnaca,Cyprus 15 E:化学工程系:塞浦路斯大学,塞浦路斯大学,塞浦路斯大学,塞浦路斯大学,3036年3036,Limassol,塞浦路斯,塞普鲁斯16 F:萨萨里(Sassari),通过维也纳2,07100意大利萨萨里(Sassari)17 g:国家生物多样性未来中心(NBFC),皮亚齐扎·玛丽娜(Piaziza Marina)61,90133意大利巴勒莫(90133意大利)18 H:生物多样性,生态学和进化系,co/joséniosprid,c/joséniosprids coptridense de Madrid spriidence de Madeanio sprid sprids spernio and novrid Antid andrid,28040404040。20 I:瑞典自然历史博物馆,动物学系,POB 50007,SE-104 05斯德哥尔摩,瑞典21 J:生物学,地质学和环境科学系。田纳西大学查塔努加大学。电子邮件:jan.macher@naturalis.nl 33615 22 McCallie Ave, Chattanooga, TN, 37403, USA 23 k:Laboratory of Environmental Microbiology, Institute of Microbiology of the Czech Academy of Sciences, 24 Videnska 1083, 142 20 Prague, Czech Republic 25 l:Department of Ecology, Charles University, Faculty of Science, Albertov 6, 128 43 Prague 2, Czech Republic 26 m:Natural History Museum of Denmark, University of Copenhagen, 2100 Copenhagen, Denmark 27 n:Department of Life Sciences, University of Modena and Reggio Emilia, via G. Campi 213/D, 41125 Modena, 28 Italy 29 o:Institute for Biodiversity and Ecosystem Dynamics, University of Amsterdam, Science Park 904, 1098 XH 30 Amsterdam,荷兰31 32 *通讯作者。
监测粪便社区的传统方法是劳动和专业知识密集的,并且通常效率低下。最近,非侵入性环境DNA(EDNA)元法编码已被试用,用于粪便相关无脊椎动物的生物监测(Sigsgaard等。,2021年)。结果是有希望的,有几个官能团,并且生态关联很明显。在这里,我们使用类似的EDNA技术进行了一个小型试点项目,以评估使用牲畜粪便样品监测英国牧场的粪甲虫和更广泛的无脊椎动物社区。该项目的成功可以证明粪便无脊椎动物DNA调查的倾向,以监测土壤管理实践和再生耕作的影响,从而导致土壤生物多样性增加。
全球生物多样性正以惊人的速度下降,迫切需要进行大规模监测以了解其变化及其驱动因素。虽然传统的物种分类学鉴定耗时耗力,但与基于 DNA 的方法相结合可以扩大监测活动的规模,以实现更大的空间覆盖范围和增加采样工作量。但是,当需要估计每个物种的个体数量和/或生物量时,基于 DNA 的方法仍然存在挑战。已有多种方法学进展可提高 DNA 宏条形码用于丰度分析的潜力,但仍需要进一步评估。在这里,我们讨论了实验室以及一些生物信息学对 DNA 宏条形码工作流程的调整,以了解它们从节肢动物群落样本中估计物种丰度的潜力。我们的综述包括标本拍照等实验室前处理方法、使用掺入 DNA 作为内标等实验室方法以及校正因子等生物信息学进展。我们得出的结论是,标本摄影与 DNA 条形码相结合目前最有可能实现对每个物种个体数量和生物量估计的估计,但诸如峰值和校正因子等方法是有希望进一步研究的方法。
Aglieri,G.,Baillie,C.,Mariani,S.,Cattano,C.,Calò,A.,Turco,G.,Spatafora,D.,Di Franco,A.环境DNA有效地捕获了沿海鱼类社区的功能多样性。分子生态学,30(13),3127–3139。https://doi.org/10.1111/mec.15661 Albert,J。S.,Destouni,G.,Duke-Sylvester,S.M.,Magurran,A.E.(2021)。科学家对淡水生物多样性危机的人类警告。Ambio,50,85–94。https://doi.org/10.1007/s1328 0-020-01318 -8 Albert,J.S.,Tagliacollo,V.A。,&Dagosta,F。(2020)。新热带淡水鱼的多样化。生态,进化和系统学的年度审查,51(1),27-53。https://doi.org/10.1146/annur ev- ecols YS-01162 0-031032 BELLEMAIN,E.,CARLSEN,T.,BROCHMANN,C.,COISSAC,COISSAC,E.它是真菌的环境DNA条形码:一种硅方法揭示了潜在的PCR偏见。BMC微生物学,10(189),189。https:// doi。org/10.1186/1471-2180-10-189 Boyer,F.,Mercier,C.,Bonin,A.,Le Bras,Y.,Taberlet,P。,&Coissac,E。(2016年)。obitools:用于DNA ME- TABARCODING的UNIX启发的软件包。分子生态资源,16(1),176–182。https://doi.org/10.1111/1755-0998.12428 Brosse,S.,Charpin,N.,Guohuan,S.,Toussaint,A.A.,Tedesco,P。和Villeger,S。(2021)。Fishmorph:淡水鱼形态特征的全球数据库。(2021)。全球生态和生物地理学,30,2330–2336。https://doi.org/10.1111/GEB.13395 Cantera,I.,Cilleros,K.,Valentini,A.,A.,A.,Dejean,A.,Dejean,T.,Iribar,A. 为热带流和河流中的鱼类库存优化环境DNA采样工作。 科学报告,9(1),3085 M.,Salguero-Gómez,R.,Vásquez-Valderrama,M。和Toussaint,A。 遍布整个生命树的全球功能多样性。 科学进步,7(13),EABF2675。 https://doi.org/10.1126/sciadv.abf2675 Cilleros,K.,Valentini,A. 使用环境DNA(EDNA)在高分化环境中解锁生物多样性和保护研究:圭亚那的测试https://doi.org/10.1111/GEB.13395 Cantera,I.,Cilleros,K.,Valentini,A.,A.,A.,Dejean,A.,Dejean,T.,Iribar,A.为热带流和河流中的鱼类库存优化环境DNA采样工作。科学报告,9(1),3085 M.,Salguero-Gómez,R.,Vásquez-Valderrama,M。和Toussaint,A。遍布整个生命树的全球功能多样性。科学进步,7(13),EABF2675。https://doi.org/10.1126/sciadv.abf2675 Cilleros,K.,Valentini,A.使用环境DNA(EDNA)在高分化环境中解锁生物多样性和保护研究:圭亚那的测试
