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为应对城市淡水系统中因人为压力导致的生态退化及传统监测方法难以全面捕捉生物群落的挑战，研究人员利用生命之树（ToL）宏条形码技术，对澳大利亚悉尼东郊的淡水动、静水系统进行了全生态系统生物多样性表征。研究共检测到1038个分类单元，发现分类丰富度和群落结构随季节、降雨和点位条件显著波动，并指出微生物、光合生物和无脊椎动物可作为城市生态系统健康的优选指示类群。该研究证实了ToL宏条形码可成为快速建立城市汇水区生物基准的有效工具，尤其适用于缺乏针对性监测项目的情况。
在快速城市化的浪潮中，那些隐匿于城市肌理中的河流、溪涧与池塘，正悄然承受着来自人类活动的持续压力。这些城市汇水区不仅是众多濒危物种的宝贵栖息地，也是维系独特生物多样性和关键生态系统服务的重要据点。然而，日益加剧的人为干扰——如不透水地表扩张、雨水与废水输入、河岸带植被清理等——正威胁着这些水生态系统的完整性，导致生物多样性丧失与生态功能退化。传统的生物监测方法，如依赖于大型无脊椎动物的调查，往往因其固有的采样偏差和操作限制，难以全面捕捉水体中从微生物到脊椎动物的完整生物群落。因此，亟需一种更高效、更全面的技术手段，来为这些研究相对不足的城市淡水生态系统建立生物基准，从而精准评估其健康状况并为管理决策提供依据。
近期发表于《Urban Ecosystems》的一项研究，为我们提供了一种创新解决方案。研究人员将目光投向了环境DNA（Environmental DNA， eDNA）宏条形码技术，并采用了更为先进的“生命之树”（Tree of Life， ToL）宏条形码策略。这种技术如同一把“基因渔网”，能够从一份水样中同时捕获并识别出跨越细菌、原生生物、植物、无脊椎动物乃至脊椎动物等广泛类群的遗传痕迹。研究团队在澳大利亚悉尼东郊的沃拉拉市政辖区内，选取了包括特朗普公园鸭塘、库珀公园池塘与溪流、帕斯利湾保护区溪流在内的五个典型城市淡水点位进行采样。他们通过在帕斯利湾溪流设置高低两个海拔采样点并进行为期20个月的季节性重复采样，成功描绘了这些城市水体的生物多样性图谱，并探究了其随季节、降雨和点位条件波动的规律。
为完成这项研究，作者团队主要运用了几项关键技术。首先是环境DNA（eDNA）样本采集与处理技术，研究者使用无菌注射器过滤装置采集并过滤水样，利用DNA/RNA Shield保存剂稳定遗传物质。其次是生命之树（ToL）宏条形码测序技术，他们采用了9组不同的引物对（assay），同步靶向扩增脊椎动物、无脊椎动物、植物、微型真核生物和细菌的特定DNA片段（如线粒体或核糖体RNA基因），随后在Illumina iSeq平台上进行高通量测序。再者是生物信息学与统计分析，研究利用DADA2流程生成扩增子序列变体（ASVs），并通过比对GenBank、BOLD和RDP等公共数据库进行物种注释。此外，他们还引入并应用了新西兰无类群依赖群落指数（Taxon-Independent Community Index， TICI），该指数基于大量新西兰淡水环境eDNA序列数据的机器学习模型（Chessman算法）开发，能为每个样本计算一个反映生态健康程度的分数（60-140分）并将其归类（如“极差”、“差”、“一般”等）。最后，研究者使用R语言进行了多元统计分析（如基于Jaccard相异度的PERMANOVA）和单变量分析（如广义可加模型GAM），以检验群落结构差异并探究环境因子对分类丰富度的影响。
研究结果
1. 生物检出特征化
通过ToL宏条形码分析，研究在所有水样中总计检测到1038个独特的分类单元，涵盖了从细菌（24%）、植物（19%）、昆虫（9%）到鱼类（2%）等广泛的生命形式。其中，高达67%的检出类群在澳大利亚生物地图集（Atlas of Living Australia， ALA）中有过记录，但仅有24%曾在研究区域的沃拉拉市政辖区内有报道。这意味着本研究新记录了该地区多达790个“新”分类单元，显著扩展了当地已知的生物多样性清单，尤其是大量此前未被充分记录的微生物类群。
2. 跟踪分类丰富度的时间格局
对帕斯利湾保护区溪流高低海拔点位长达20个月的时序监测显示，分类单元总数在168至313之间波动。分析发现，在2023年2月8日发生污水入侵事件后不久（2023年2月21日）采集的样本中，分类丰富度降至最低点，暗示了突发污染事件对水生生物群落的潜在负面影响。
3. 表征生物群落及支撑点位条件的类群
研究利用新西兰TICI指数评估了采样点的生态健康状况。结果显示，不同TICI条件类别（如“极差”、“差”、“一般”）下的整体生物群落结构存在显著差异，其中微生物和无脊椎动物的群落结构差异尤为显著。指示物种分析（Indicator Species Analysis， ISA）进一步识别出8个对区分“差”与“一般”条件类别有显著贡献的类群，包括植疫霉属（Phytophthora）、瓶霉目（Chaetothyriales）、河螅（Hydra vulgaris）、淡水涡虫科（Dugesiidae）、新西兰泥螺（Potamopyrgus）以及多种自由生活的纤毛虫和变形虫。这些类群多为已知的水质或污染指示生物。
4. 检验季节、降雨和点位条件对分类丰富度的影响
广义可加模型（Generalised Additive Model， GAM）分析表明，在控制其他因素后，季节、采样点位和TICI值均对帕斯利湾溪流的总分类丰富度有显著影响。具体而言，冬季的总丰富度显著低于其他季节。对于微生物和光合生物这两个类群，其丰富度在冬季也显著较低，且在低降雨期后的样本中显著更高。鱼类丰富度则在低海拔点位显著高于高海拔点位。这些结果表明，城市淡水生态系统的生物多样性受到多种环境因子的综合调控。
结论与讨论
本研究成功地将生命之树（ToL）宏条形码技术应用于城市汇水区的生物多样性调查与评估。它不仅高效地建立了这些水体的生物基准，揭示了此前未被充分认知的生物多样性（尤其是微生物多样性），还证明了eDNA方法能够灵敏地捕捉到群落结构对季节、降雨和点位健康状况的动态响应。研究发现，微生物、光合生物和无脊椎动物等类群因其更短的生命周期和更高的周转率，可能成为监测城市生态系统健康变化的优选指示类群。
尽管研究中应用的新西兰TICI指数在区分不同健康状态点位方面显示出潜力，但其诊断序列（diagnostic ASVs）在澳大利亚样本中的覆盖率有限，提示未来需要开发更适应澳大利亚本土淡水类群的校准模型。此外，研究也指出了当前eDNA技术面临的挑战，如参考数据库的覆盖不全、引物对特定类群的扩增偏好性等，这可能导致某些类群（如研究中目击但未检出的爬行动物）被漏检。
综上所述，这项研究为城市淡水生态系统的监测与管理提供了一种强大的新工具。ToL宏条形码技术能够快速、非侵入性地获取跨越整个生命之树的生物多样性快照，特别适用于缺乏历史基线数据或常规监测资源有限的地区。通过持续监测与数据积累，该方法有望更精准地评估人为活动对城市水体的影响，并为生物多样性保护策略的制定提供关键的科学依据。未来，随着本地化校准模型的完善和参考数据库的扩充，eDNA宏条形码技术在城市生态健康评估中的应用前景将更加广阔。
