甲螨（Oribatida）用于北极生态系统监测：沿人为扰动梯度的形态学鉴定与COI宏条形码（COI metabarcoding）比较

《Diversity》：Oribatid Mites for Monitoring Arctic Ecosystems: Comparing Morphological Analysis and COI Metabarcoding Along a Disturbance Gradient

　　

甲螨（Oribatida）是高度敏感的生物指示生物，也是用于生态系统监测最有前景的土壤微型节肢动物类群之一。然而，采用形态学方法对其进行分类鉴定费时费力。研究人员测试了COI宏条形码（COI metabarcoding）作为传统方法的替代方案，并评估其能否在北极生态系统监测中补充甲螨的形态学评估。在俄罗斯西北部，Oribatida被证明是有效的生物指示生物。所研究的全部Oribatida指标（种群密度、在土壤微型节肢动物群落中的相对丰度、物种/操作分类单元（operational taxonomic units, OTUs）的数量与出现率、Shannon（H）和Simpson（1–D）指数以及优势结构）均对人为影响敏感，并与人类扰动程度密切相关。形态学分析与DNA宏条形码（DNA metabarcoding）总体上揭示了甲螨群落指标一致的空间格局，尽管部分指标的绝对值存在差异。将DNA宏条形码用于表征甲螨多样性和优势结构，并与形态学方法估计种群密度及土壤微型节肢动物群落内相对丰度相结合，可能为评估生态系统扰动提供互补信息，并提高对负面人为影响程度评估的准确性。

研究背景与问题：随着人为压力增加和气候变化导致环境转变，定期监测对及时发现变化十分必要，北极地区尤其如此。无脊椎动物日益用于生态系统监测，土壤微型节肢动物对环境影响高度敏感，并具备分布广、研究较充分、生态可塑、数量充足、活动性较弱和采集相对容易等生物指示特征；其整个生命周期在土壤中，受夏季气温波动影响较小。甲螨（Oribatida）与跳虫（Collembola）在微型节肢动物群落中常占优势，是监测土壤和生态系统状态的重要类群。问题在于传统形态学鉴定费时费力，限制了大尺度监测中甲螨及其他土壤微型节肢动物的应用。DNA宏条形码（DNA metabarcoding）基于特定遗传标记扩增子的高通量测序，已成为生物多样性评估的替代方法，但尚需评估甲螨DNA宏条形码指标与传统形态学指标在监测北极生态系统中的一致性、对人为影响的敏感性及应用前景。研究目的包括：比较传统形态学与分子遗传方法获得的甲螨群落分类多样性和优势结构；评估不同方法所得甲螨群落指标对人为影响的敏感性；评估Oribatida DNA宏条形码在生态系统监测中的应用前景。研究人员在俄罗斯西北部沿人为扰动梯度开展研究，得出形态学分析与DNA宏条形码总体上揭示一致空间格局、部分指标绝对值存在差异、两法结合可提供互补信息并提高对负面人为影响程度评估准确性的结论。其意义在于支持将COI宏条形码作为甲螨形态学评估的补充手段，并提示将宏条形码多样性指标与形态学估计的种群密度和相对丰度结合，可用于评估生态系统扰动。

关键技术与方法：样本队列来自2022和2023年7月1—15日俄罗斯摩尔曼斯克州Nikel和Zapolyarny周边北极地区，共15个研究点（2022年7个、2023年8个），距工业设施0.3—39.7 km，按植被状况分为4类扰动，采集120份混合样本（2022年56份、2023年64份），其中60份用于DNA宏条形码、60份用于形态学分析。形态学鉴定甲螨并计算密度和群落结构；分子分析扩增COI 313-bp片段，Illumina MiSeq测序，UPARSE/USEARCH聚类OTU，SINTAX/MIDORI2及RDP/COI Classifier分类；采用广义线性模型（generalized linear models, GLM）、Mann–Whitney U检验、Spearman相关、主成分分析（principal component analysis, PCA）、UPGMA和NMDS分析。

研究结果：3.1 甲螨的多样性与优势结构（形态学方法与DNA宏条形码比较）：通过计算物种/OTU总数、出现率、Shannon（H）和Simpson（1–D）指数及优势结构比较两法，发现两法一般揭示一致的空间格局，但部分指标绝对值有差异。3.1.1 物种/OTU数量与出现率：形态学鉴定2022年49种、39属、27科，2023年48种、36属、25科；DNA宏条形码检测2022年128个OTU、39属、26科，2023年127个OTU、34属、24科；OTU丰富度约为形态学物种数的2.6倍，平均OTU数量和出现率也较高。方法和年份及其交互对数量与出现率有显著影响；2022年OTU数量和出现率显著高于物种，2023年无显著差异；同方法年际比较无显著差异。数量和出现率随人为影响增强而下降，并与距最近工业设施距离呈正相关。3.1.2 α多样性指数：GLM显示方法和年份对Shannon（H）和Simpson（1–D）有显著影响，方法×年份交互仅对Simpson显著；同方法年际及同年不同方法间成对比较无显著差异。人为影响程度对两指数有显著影响，二者随人为影响增强而降低、向参照区增加，并与距工业设施距离正相关。3.1.3 优势结构：不同方法获得的优势甲螨复合体（eudominant和dominant物种）相似性2022年为33%、2023年为23%。Oppiella (O.) nova (Oudemans, 1902)在高或中等人为影响站点占优势，Tectocepheus velatus (Michael, 1880)、Chamobates pusillus (Berlese, 1895)和Nanhermannia sellnicki Forsslund, 1958为最小或无负面影响站点优势组合的组成部分。方法对eudominant、dominant和“其他”物种/OTU数量有显著影响，年份及方法×年份交互不显著；仅2022年“其他”OTU在DNA宏条形码中显著较高。优势结构对人为影响敏感：从高度退化区的单优群落向参照区的多优群落变化；eudominant与人为影响强正相关，“其他”物种/OTU强负相关，dominant结果类似但在两例中仅达趋势水平。3.2 种群密度与甲螨在微型节肢动物群落中的相对丰度（形态学方法）：年份影响不显著，人为影响对种群密度（ind./m²）和相对丰度（%）均有显著影响；二者随人为影响增强而降低，并随距工业设施距离增加而显著增加，Spearman相关系数为0.88—0.95。3.3 DNA宏条形码在生态系统监测中的应用前景（形态学方法与DNA宏条形码比较）：不同方法所得各指标在人为影响梯度上的结果相似，尽管部分指标绝对值存在差异。FDR校正后，2022年7个指标中4个、2023年7个指标中6个在相应指标间呈显著正相关；合并两年数据时全部7个指标均正相关（rs=0.74—0.87，校正p<0.005）。PCA前两个主成分解释92.9%方差（PC1 67.7%、PC2 25.2%），PC1区分最扰动与最少转化区域，几乎所有指标与PC1正相关，仅eudominant数量与PC1负相关；PC2主要反映方法影响，因OTU数高于形态学物种数。3.4 β多样性分析：UPGMA聚类和基于Bray–Curtis距离的NMDS显示，研究站点按负面人为影响程度分组；背景站点与低扰动站点聚类，高度退化站点与中度退化站点聚类，2022和2023年及两法结果相似。

讨论总结：讨论部分指出，人类扰动区域扩大使生态系统监测需求增加，指示类群和方法选择均十分重要。土壤微型节肢动物符合多数指示类群标准，甲螨生命周期在土壤中、年际密度波动小，是可靠土壤状态指示生物。既往对不同陆生节肢动物和土壤微型节肢动物的形态学与宏条形码比较研究通常显示类群数量和出现率强相关；本研究扩展指标和优势结构后仍见总体一致。宏条形码OTU丰富度和出现率高于形态学，可为难鉴定类群提供补充信息；优势复合体关键组成相似，Oppiella (O.) nova和Tectocepheus velatus具有广泛生态可塑性，可作为评估负面影响的附加指示。研究指标对人为影响高度敏感：随扰动降低，甲螨密度、多样性指标及相对丰度增加，优势结构由单优向多优转变，eudominant减少而dominant和“其他”增加。DNA宏条形码优势包括处理速度快、可整体评估样本分类多样性、可揭示隐存种；局限包括read相对丰度仅为半定量代理、COI参考数据库不完整、不能直接估计种群密度，因此与形态学密度估计结合可提供互补信息。

研究结论翻译：在所研究的北极地区（俄罗斯摩尔曼斯克州西北部），土壤微型节肢动物群落包括4个类群（Oribatida、Mesostigmata、Prostigmata和Collembola），其中甲螨在最远离工业设施的参照（背景）区域占优势。Oribatida在所研究的北极地区被证明是有效的生物指示生物。多样性和优势结构指标——包括物种/OTU丰富度和出现率、Shannon（H）和Simpson（1–D）指数，以及eudominant（>50%）、dominant（12—50%）和“其他”物种/OTU（<12%）的数量——在形态学和宏条形码数据集中沿扰动梯度总体显示相应格局。通过形态学计数估计的甲螨种群密度及其在土壤微型节肢动物群落中的相对丰度与人为扰动程度相关。部分指标值（OTU数量和出现率，以及eudominant和“其他”OTU数量）显著高于形态学方法获得的相应指标值。在合并数据集中，形态学分析与DNA宏条形码获得的相应甲螨群落指标呈正相关。研究结果支持COI宏条形码在沿所研究扰动梯度补充甲螨群落形态学评估的潜力。将基于宏条形码的多样性指标与通过形态学分析估计的种群密度和相对丰度结合，可能为评估生态系统扰动提供互补信息，并提高对负面人为影响程度评估的准确性。