探索浮游植物群落动态及其与浮游动物的相互作用：来自四年DNA条形码测序研究的见解

《Regional Studies in Marine Science》：Exploring phytoplankton community dynamics and their interactions with zooplankton: Insights from a four-year DNA metabarcoding study

• •
  Skeletonema、Thalassiosira 和Karenia 在东京湾显示出明显的季节演替。
• •
  某些类群（例如Cyclotella）可能会在光学显微镜监测中被低估。
• •
  浮游植物群落组装受水温、DIN 和 DSi 影响。
• •
  浮游动物群落组装受水温和盐度影响。
• •
  在东京湾，小鞭毛虫与微型消费者的共现关联更强。

引言

浮游植物和浮游动物是海洋生态系统中的重要参与者，它们支撑着全球渔业生产量和生态系统功能（Boyce 等，2010, Chassot 等，2010, Field 等，1998）。这些微生物在水生环境中无处不在，在沿海水域尤为丰富（Cloern 等，2014），它们通过食物链将能量传递给更高营养级，并迅速对环境变化做出响应（Sun 等，2023）。由于浮游植物和浮游植物的丰度和组成变化会影响鱼类等更高营养级群落的动态，因此监测它们的群落动态对于生态评估和水域管理至关重要。

以往，浮游植物监测通常依赖于光学显微镜（LM）。这种传统方法费力、耗时，且需要高水平的分类鉴定技能。基于形态特征的准确鉴定经常具有挑战性，特别是对于隐存种和纳米级浮游植物。此外，对于几种主要的沿海硅藻属（包括Skeletonema、Thalassiosira 和Pseudo-nitzschia），物种水平的鉴定仍然具有挑战性（Alverson, 2008, Yoshinaka 等，2023）。另一个重要问题是一些脆弱物种（如裸甲藻和隐甲藻类）无法很好地保存以进行形态鉴定（Katano 等，2009, Kubiszyn and Wiktor, 2016）。因此，DNA 宏条形码分析作为一种快速、有效且互补的浮游生物分析方法应运而生。该方法能够通过特定 DNA 标记物的高通量测序，从混合样品中鉴定多个物种（Liu 等，2020a）。作为浮游生物监测中光学显微镜观测可靠替代方案的潜力已在多项研究中得到验证（Bilbao 等，2023, Esenkulova 等，2020, Huo 等，2020）。

一些研究利用高通量测序调查了浮游植物的多样性和分布模式（Bukin 等，2023, Chen 等，2022, Sze 等，2018），而另一些研究则专注于分析群落组成的时空变化及其与环境因素的关系（Cui 等，2021, Kaleli 等，2024, Liu 等，2020b）。这些研究的一个局限性是监测时间相对较短（即一两年），这可能不足以捕捉群落动态的季节性变化。鉴于沿海水域环境变异性高，需要有更长时间序列的监测数据来重建群落组成的过去状态，并概括浮游生物的季节变化模式（Bálint 等，2018）。这也有助于最大限度地减少随机环境波动对浮游生物群落动态主要驱动因素估算的影响。

沿海环境，包括河口、海湾和泻湖——特别是那些靠近城市景观的地方——受人类活动影响很大。例如，人为富营养化是旧金山湾和胶州湾持续存在的问题（Cloern 等，2020, Shen, 2001）。此外，沿海地区 59% 的浮游植物水华是由全球变暖刺激引起的（Dai 等，2023）。东京湾是世界上富营养化最严重的海湾之一，具有高度的初级生产力（Cloern 等，2014）。该海湾位于日本中部，通过浦贺水道与北太平洋相连，周围环绕着不断扩展的城市大都市（Nakada 等，2021, Nomura, 1995）。20 世纪 50 年代至 70 年代间，海湾的富营养化迅速进展，导致水华事件期间叶绿素a (Chl. a) 浓度超过 200 μg L^?1（Nomura, 1998）。尽管自 20 世纪 80 年代以来外部营养盐输入已得到控制，但最近的一份报告显示，该海湾夏季持续存在浮游植物水华，叶绿素a 峰值超过 100 μg L^?1（Jiang 等，2024）。因此，东京湾可以作为研究富营养化水域中浮游植物和浮游动物物种组成及动态的理想地点。

在海洋生态系统中，18S rRNA 基因已被广泛用于宏条形码方法检测真核生物（Banerji 等，2018），为鉴定稀有物种（López-García 等，2001）、隐存种（De Luca 等，2021）和浮游植物微型种（Nuryadi 等，2018）提供了机会。最近，这种方法越来越多地被用于揭示各种生态系统中的生物相互作用（Roslin and Majaneva, 2016），使其成为利用网络模型识别潜在捕食 - 猎物、宿主 - 寄生和共现关系的有前途工具（Chen 等，2022, Han 等，2024, Kase 等，2021, Zamora-Terol 等，2020）。例如，Han 等（2024）使用宏条形码揭示了浮游植物和异养细菌之间的相互作用。Novotny 等（2023）利用宏条形码首次确定蓝细菌是远洋食物网的主要食物来源。宏条形码方法的物种鉴定能力可能会受自定义参考数据库的限制；然而，通过建立本地条形码库可以克服这一局限性。在东京湾，关于浮游植物的 DNA 宏条形码研究仍然有限，以往研究主要集中於有害藻种监测（Nagai 等，2017, Sildever 等，2022）。此外，尚未使用宏条形码方法调查该地区浮游植物与浮游动物之间的相互作用。

在本研究中，我们采用了一种靶向 18S rRNA 基因的宏条形码方法来调查海湾中的真核浮游生物群落，从而能够同时分析浮游植物和浮游动物。我们旨在基于 4 年时间序列监测数据表征浮游植物和浮游动物群落的时序变化模式，并探索它们之间的相互作用。此外，还调查了同时期的环境参数，以阐明物种演替和群落组装背后的机制。我们的发现可以为 DNA 宏条形码分析提供强大的长期时间数据集，并为未来东京湾内部区域的研究建立宝贵的分类学参考。

章节片段

样品采集与处理

从 2020 年 1 月到 2023 年 9 月，使用塑料桶在日本东京湾内部区域三个常规监测站采集了总共 109 个表层水样（图 1），这些站点受河流排放和人类活动影响强烈。所有采样均在 10:00 至 13:00 之间进行。最初计划使用东京海洋科学技术大学的实习船“飞燕号”（Hiyodori）进行月度调查。然而，由于船只的

环境参数和叶绿素a 浓度

三个站点的表层水印显示出相似的时间变化模式，范围从二月的 8.6°C 到八月的 30.9°C（图 2a，补充图 S1）。相比之下，AO 站的盐度以及溶解性无机氮（DIN）、溶解性无机磷（DIP）和溶解硅酸（DSi）的浓度与其他两个站点存在显著差异（图 2）。此外，各站点的盐度表现出季节性变化，最低

东京湾的浮游植物群落

DNA 宏条形码分析揭示，与以往使用传统光学显微镜（LM）报告的结果相比，东京湾的浮游植物群落组成更加多样化，特别是关于小鞭毛虫方面。以往基于 LM 的研究成功报告了东京湾主要硅藻类群的长期变化（Ueno 等，2023, Nakada 等，2021）。尽管这些研究报告了冬季小鞭毛虫的高丰度（高达 10⁶ 个细胞 mL^?1），但其分类组成仍然描述不详

结论

通过在东京湾进行四年的 DNA 宏条形码监测，本研究大大丰富了我们对海湾浮游植物群落结构的理解。我们检测到 103 属和 230 种浮游植物，从而揭示了比传统研究更大的多样性。我们确定了三个季节性变化的浮游植物组成类群。在冬春季节，Skeletonema 占据群落主导地位，而Thalassiosira 表现出

CRediT 作者贡献声明

Yu Umezawa: 调查，资金获取。Fuminori Hashihama: 调查。Saori Yasui-Tamura: 调查。Ayane Tanaka: 调查。Maiko Kagami: 方法论，资金获取。Masayuki Ushio: 验证，方法论，数据整理。Qiaoli Jiang: 写作 – 原稿，可视化，验证，调查，数据整理。katano Toshiya: 写作 – 审阅与编辑，监督，概念化。Aiko Tachibana: 写作 – 审阅与编辑。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，这些关系可能会影响本论文中报告的工作。

致谢

本研究得到了科学研究补助金（B）23K25421 和朝日玻璃基金的支持。我们感谢大学实习船“飞燕号”（Hiyodori）的船长和船员在采样中的合作。

Qiaoli Jiang|Masayuki Ushio|Maiko Kagami|Ayane Tanaka|Saori Yasui-Tamura|Fuminori Hashihama|Yu Umezawa|Aiko Tachibana|Toshiya Katano