环境DNA成功捕获了海洋生物多样性

海洋动物留下的环境DNA可以通过测量来盘点特定区域的海洋生物。

　　

用“环境DNA”测量海洋生物多样性——基因测序在环境生物学中的一种应用——应该能够快速评估海洋生物的变化。这使得环境DNA (eDNA)成为管理我们应对气候变化的关键工具。但根据发表在《PeerJ》杂志上的一项关于洛杉矶和长滩地区的新研究，eDNA只有在遵循关键实施步骤的情况下才能发挥良好作用。

“我们需要知道什么才能在沿海海洋中使用eDNA，我们能否让它在重要的城市环境中良好工作?”这些问题促使我们开展这项研究，”洛杉矶县自然历史博物馆(NHM)海洋生物多样性中心馆长兼主任Regina Wetzer说。

回答这些问题需要来自自然历史博物馆、多家学术机构、环境顾问和政府机构的贡献，这突显了使用eDNA所面临的挑战，但也体现了对其使用的广泛兴趣。

eDNA利用环境样本(在本例中是海水)的基因测序来盘点生物多样性。“物种之间有足够不同的基因，它们可以用作识别标记。每一种生物都是通过掉落皮肤细胞或其他物质来脱落DNA的，所以我们可以取一杯海水，对其中的DNA进行测序，并用它来调查该地区的生物，”该研究的主要作者扎克·戈尔德说。

邻近的洛杉矶港和长滩港形成了世界上最大的港口综合体之一，是一个具有强烈环境兴趣的地点。这使它成为一个有趣的测试eDNA作为生物多样性评估有效工具的能力的网站。

本研究在港口综合设施的7个地点对eDNA采样和常规船舶拖网采样进行了配对。在每个地点，研究人员收集了多个eDNA样本，每个样本大约一升海水，就在拖网通过同一区域之前。这使得eDNA可以与传统的生物多样性评估技术进行比较:eDNA几乎检测到了拖网中发现的所有17种鱼类，但也检测到了另外55种本地鱼类。通过常规采样来检测这些额外的物种需要更多的采样次数和非常高的费用。

“我们很高兴看到eDNA与‘传统’采样一起得到验证，但我们真的很高兴看到来自eDNA的额外信息，”NHM南加州海洋多样性倡议(DISCO)的研究员兼项目经理Dean Pentcheff说。但要获得这些额外的信息，必须拥有该地区所有鱼类的完整基因参考文库——只有当eDNA样本中有一个物种的参考序列存档时，该物种的基因序列才能被解析。在这项研究中，只有在研究人员将最后几条鱼的引用添加到序列库后，所有eDNA样本中的鱼才被解析出来。

来自港口不同地点的eDNA样本得到了不同的物种清单，且具有统计学意义。这回答了一个重要的问题:eDNA能否测量像港口综合体这样小的区域内的变化，还是海水混合得如此彻底，以至于完全模糊了当地的差异?这项研究表明，在这种海洋环境中，eDNA可以暴露出距离近数百米的地方之间的差异。

基于这个试点项目，作者为考虑将eDNA作为生物多样性评估工具的管理人员收集了一组建议。这些建议包括仔细选择识别基因，以及如何在搜索序列匹配之前从eDNA样本中清理序列数据的具体建议。由于建立了一个完整的序列参考库，从而成功地实现了物种解析，因此一个关键的建议是建立区域性参考数据库。

“这些环境样本就像时间胶囊，我们将来可以利用它们，”国家海洋博物馆甲壳类动物收藏经理亚当·沃尔(Adam Wall)说。这种情绪促使该小组提出了另一项建议:将eDNA样本和序列数据存档，以供长期使用。随着测序技术的改进，更多的信息可能来自样本。随着遗传数据分析技术的改进和遗传参考文库的扩大，可以对序列数据进行再次分析，以获得本研究中发表的鱼类清单之外的额外结果。

这项研究的共同作者包括来自多个机构的研究人员:扎卡里·戈尔德(现就职于美国国家海洋和大气管理局)、瑞秋·s·迈耶(现就职于加州大学圣克鲁兹分校)、保罗·h·巴伯和加州大学洛杉矶分校的罗伯特·韦恩;科罗拉多州立大学的Teia M. Schweizer;佛蒙特州Landmark学院的Emily E. Curd;洛杉矶县自然历史博物馆的Regina Wetzer, Adam R. Wall和N. Dean Pentcheff;Wood环境与基础设施公司的Kevin Stolzenbach;洛杉矶港的Kat Prickett，长滩港的Justin Luedy。该项目由洛杉矶港和长滩港提供资金支持。

Journal Reference:

1. Zachary Gold, Adam R. Wall, Teia M. Schweizer, N. Dean Pentcheff, Emily E. Curd, Paul H. Barber, Rachel S. Meyer, Robert Wayne, Kevin Stolzenbach, Kat Prickett, Justin Luedy, Regina Wetzer. A manager’s guide to using eDNA metabarcoding in marine ecosystems. PeerJ, 2022; 10: e14071 DOI: 10.7717/peerj.14071