环境DNA宏条形码监测湖泊真核浮游植物的精准性

环境DNA（eDNA）宏条形码（metabarcoding）技术是一种基于分子的生物多样性高效监测手段,近年来越来越多地被应用于生态环境中生物要素的监测和评估.开展eDNA宏条形码监测技术的标准化和规范化研究,是将其业务化推广应用的前提.本研究以高原湖泊滇池和抚仙湖的真核浮游藻类为研究对象,探究了基于18S-V9宏条形码测序深度对生物多样性监测的影响;通过分析平行样本间物种分类单元的交叉率及α多样性的变异率（coefficient of variation,CV）,评估了eDNA宏条形码监测真核浮游藻类结果的精确性.并采用eDNA宏条形码监测数据评估了滇池和抚仙湖北的真核藻类多样性.结果表明：①测序深度显著影响宏条形码技术检出物种的数目,适合滇池和抚仙湖北的eDNA真核藻类多样性分析的测序深度为≥30000条;②重复样品（n=3）间遗传分类单元（OTU）交叉率达到45.97%±1.67%,可注释分类单元（属）交叉率达到64.21%±3.25%,α多样性的变异率<10%.③基于现有DNA条码数据库,滇池和抚仙湖北分别鉴定出真核藻类75属和90属,覆盖本地历史记录形态学物种的62.5%和71.05%.④滇池不同水深的真核藻类多样性无明显差异,抚仙湖的真核藻类多样性具有显著垂直分布特征.和抚仙湖北部相比,滇池真核藻类多样性显著偏低,滇池南部的生物多样性明显高于中部和北部（P<0.05）.综上,本研究建立了eDNA宏条形码技术监测结果的精确性评价方法,验证了基于18S-V9引物监测真核浮游植物多样性的可行性,结果可促进eDNA宏条形码监测技术推广与应用.     

环境DNA宏条形码监测水生态系统变化与健康状态

开展快速可靠的水生态监测并预测其变化趋势,对保护水生态环境具有重要的价值。近年来,环境DNA宏条形码技术(简称环境DNA技术)的快速发展弥补了传统形态学生物监测的缺陷,显著提升了水生生物群落的监测能力。与机器学习、遥感和云服务等技术结合,环境DNA技术不仅能大尺度、高频率、高灵敏度、自动化地获取生态监测信息,而且能准确地识别水生态系统的变化趋势,进而改变对水生态系统的认识与管理方式。因此,研究着重总结了环境DNA技术在水生态监测中的应用,分析了环境DNA技术与机器学习、卫星遥感等跨学科合作的潜在机遇,基于环境DNA技术简单、便捷的优势,提出了社会公民参与水环境保护的生态监测新思路。     

太子河流域不同水生态区EPT群落时空分布特征

为了解同一流域不同水生态区EPT〔蜉蝣目(Ephemeroptera)、襀翅目(Plecoptera)、毛翅目(Trichoptera)〕这一敏感类群的时空分布差异及其影响因素,于2009年枯水期(5月)和丰水期(8月)分别对太子河流域3个水生态区进行了野外调查.结果表明:太子河流域上游区域的水生态Ⅰ区EPT物种数(64种)显著高于中下游区域的水生态Ⅱ区和Ⅲ区,其中,仅毛翅目物种数在丰水期显著高于枯水期.典范对应分析(canonical correspondence analysis,CCA)结果显示,水生态Ⅰ区影响EPT群落分布的环境要素为电导率和水温,而水生态Ⅱ区、Ⅲ区则为电导率、φ(细沙)、ρ(BOD5)、ρ(TP)和ρ(NH3-N).枯水期影响EPT群落分布的因素为电导率、建设用地面积所占比例和ρ(BOD5),丰水期为电导率、ρ(SS)、耕地面积所占比例和水温.偏线性回归(partial linear regression,PLR)分析显示,水生态Ⅱ区物种和环境要素的模型总解释率最高(均约为0.60),其他2个区次之(水生态Ⅰ区、Ⅲ区总解释率分别为0.13~0.43、0.13~0.53),丰水期模型的总解释率为0.33~0.78,而枯水期模型的总解释率为0.43~0.71.相对于单一环境要素模型,不同类型环境要素的联合模型对太子河流域EPT群落空间变异具有更好的解释效力.     

基于eDNA的硅藻群落时空异质性及生态健康评价

近年来,环境DNA技术广泛应用于水生态生物多样性监测,如何基于环境DNA数据建立河流生态健康评价方法是当前研究的热点.拟开发基于环境DNA的分子硅藻指数来指示人类活动影响下的河流生态健康状况.首先通过环境DNA技术监测了沙颍河流域春秋两季硅藻群落组成和结构变化,解析了春、秋两季群落的驱动环境因子;进一步比较了4种基于环境DNA宏条形码数据的计算策略(OTU-分类、OTU-无分类、ASV-分类和ASV-无分类),构建了适合于评估沙颍河流域生态健康状况的分子硅藻指数.结果表明:①硅藻群落结构存在季节性差异,其中Discostella pseudostelligera、Nitzschia amphibia和Diatoma vulgaris等类群是区分春、秋季硅藻群落季节差异的主要因素;②重金属Mn、Fe和TN (总氮)是影响春季硅藻群落结构变化的主要环境因子,COD和Cu是影响秋季硅藻群落结构变化的主要环境因子;③在4种计算策略中,基于OTU-无分类数据计算的硅藻指数更好地反映了环境梯度变化;硅藻指数显示,沙颍河流域生态健康状况在时间上秋季优于春季,而在空间上上游优于下游.综上,通过eDNA技术监测了沙颍河春、秋两季硅藻群落,构建了沙颍河流域分子硅藻指数,促进了环境DNA技术在河流生态健康评价中的应用.