综述：提高环境DNA调查标准与能力的路径(PISCeS)2023会议——迈向环境DNA领域的标准化与数据管理

《Genome》：The Pathway to Increase Standards and Competency of eDNA Surveys (PISCeS) 2023 conference—Towards standardization and data management in the field of eDNA

本综述系统总结了PISCeS 2023会议的核心成果，聚焦环境DNA（eDNA）技术从方法验证向监管应用的范式转变。重点涵盖了标准化建设（CSA/ISO）、多介质采样（水体/沉积物/空气）、生物信息学创新（unikseq/MDMAPR）、自主采样技术（READI-Net）以及土著社区合作等前沿进展，为生物多样性保护与渔业管理提供了技术路线图。

　　

环境DNA（eDNA）技术正在重塑生物多样性监测的格局。2023年6月于加拿大圭尔夫大学举办的第二届PISCeS国际会议，汇聚了来自学术界、政府机构、产业界、非政府组织和土著伙伴的85项研究报告，标志着该领域从方法验证向实际应用的重大转型。

eDNA在生物多样性保护与渔业管理中的应用

研究者们通过宏条形码（metabarcoding）技术开展全群落分析，构建占据模型（C?té et al. 2023）、评估气候变化影响（Goodwin et al. 2023），并计算生物多样性指数（Austin and Steinke 2023）。靶向检测则主要采用定量PCR（qPCR）、数字PCR（dPCR）和微滴式数字PCR（ddPCR）技术，重点关注鱼类、无脊椎动物和哺乳类等类群。值得注意的是，eDNA与传统调查方法（视觉观测、声学探测、电捕鱼等）的对比研究显著增加，证实了其在高灵敏度、非侵入性和难抵达区域监测中的独特价值。线粒体细胞色素c氧化酶亚基I（CO1）仍是常用分子标记，但细胞色素b（CytB）、12S、16S、ITS等标记在特定类群中展现更优效果，凸显了多标记参考库建设的必要性。

濒危物种与入侵物种监测

eDNA已成为监测濒危物种（SAR）和入侵物种的有效工具。研究者开发了针对托佩卡 shiner（Miniellus topeka）、欧白鲑（Thaleichthys pacificus）等物种的特异性检测 assay，并验证了在多介质（水体/沉积物/叶片凋落物）中的检测效能。通过多重遗传标记联用（Coghlan et al. 2023）和环境介质比较（Lance et al. 2023），显著提升了物种检测的可靠性。该技术被应用于加拿大食品检验局的边境检疫（Milián-García et al. 2023b）和核废料管理项目的生态评估（Bears et al. 2023），体现了其在监管场景中的实践价值。

方法与技术前沿突破

采样介质从水体拓展至沉积物（Knysh et al. 2023）、土壤（Austin and Steinke 2023）和空气（Clare 2023）。空气eDNA采样通过被动采样器、主动风扇甚至机载设备实现（Métris and Métris 2023），成功检测到动植物类群，但面临污染控制的新挑战。技术革新包括READI-Net项目的自主机器人采样器（Sepulveda 2023）、用于紫贻贝检测的冻干环介导等温扩增（LAMP）技术（Spear et al. 2023），以及高DNA得率的PPLP提取法（Veilleux et al. 2023）。研究者系统评估了滤膜孔径、采样时空模式、生物信息学流程等对检测效果的影响，并开发了基于eRNA的种群丰度预测模型（Wang et al. 2023）。

标准化实践与监管应用

标准化建设取得实质性进展：加拿大标准协会（CSA）相继发布eDNA报告规范（2021）和靶向检测方法性能标准（2023），野外操作标准预计2025年推出。国际eDNA标准化工作组（Hajibabaei 2023）和澳大利亚ECoDNA参考中心（Trujillo-González 2023）同步推动全球协同。实验室通过外源阳性对照和阴性对照提升数据可靠性（Zeinstra et al. 2023），但地理特异性序列注释缺失仍是误诊的主要根源（Castellanos-Labarcena et al. 2023）。

eDNA数据归档基础设施

海量数据管理面临严峻挑战。全球生物多样性信息设施（GBIF）、生命条形码数据系统（BOLD）、多重条形码研究与可视化环境（mBRAVE）等平台持续扩容，但原始元数据缺失和数据库互操作性不足制约了数据效用（Cowan et al. 2023）。加拿大国家生物冷冻库（NBCC）和史密森尼国家自然历史博物馆（NMNH）正探索环境样本的长期保存方案（Bull 2023）。区域参考库建设同步推进，如不列颠哥伦比亚省淡水鱼类NAMERS库（Westfall and Abbott 2023）和圣劳伦斯湾GSL-rl库（Bourret et al. 2023），为地方性生物监测提供支撑。

结论领域发展正从方法创新转向规模化应用，自主采样技术与人工智能解析将突破数据维度限制。但数据存储（特别是濒危物种敏感数据）、参考库完整性和标准互认仍是核心挑战。与土著社区的深度合作（Allison et al. 2023）和FAIR/CARE数据原则的实践，将推动eDNA技术在生物多样性保护中发挥更实质性的作用。