使用DNA宏条形码和物种分布模型评估秘鲁北部亚马逊地区六个生态系统中的蜜蜂花粉采集动态

《Ecological Genetics and Genomics》：Assessing pollen foraging dynamics for honey bees using DNA metabarcoding and species distribution modelling across six ecosystems in the Amazonas Region, northern Peru

　　

•花粉样品分析显示花卉丰富度高（142 个分类群）且采集具有局部性。
•花粉优势类群由菊科、野牡丹科和金粟兰科（华萝藦属）组成。
•五种关键采集物种的栖息地受限且破碎化。
•这些发现表明蜜蜂采集反映了当地花粉的可用性。
•蜜蜂群对栖息地破碎化非常脆弱。

引言
蜜蜂（Apis mellifera Linnaeus）被认为是生态网络的重要组成部分 [1]。这些蜜蜂通过生态系统服务在维持生物多样性方面发挥着关键作用，支持人类福祉 [2] 和行星健康 [3]。值得注意的是，它们是全球粮食安全的基础，世界上 107 种主要作物中有超过 90% 依赖蜜蜂授粉 [4]。在过去二十年中，监测计划记录了美国 [5]、拉丁美洲 [6] 和欧洲 [7] 每年频繁出现的 20-40% 的蜜蜂群损失，引发了全球对养蜂可持续性和授粉服务的担忧。经营规模显著影响夏季损失，表明用于蜂蜜生产和商业授粉的迁移管理实践同样影响养蜂业 [5,7]。关键的是，几个拉丁美洲国家的夏季蜜蜂损失等于或超过了冬季损失，这与温带模式不同，暗示了区域性驱动因素，包括农药暴露、花卉资源可用性和气候胁迫 [8]。在秘鲁，该地区养蜂人的异质性概况表明，仅凭经营规模无法全面捕捉影响蜂群健康的管理实践的复杂性 [9]。因此，拉丁美洲的蜜蜂群健康处于管理实践、环境条件和季节性胁迫的独特相互作用中，需要针对性调查，而不是依赖北温带框架 [8]。

花卉资源可用性是蜜蜂种群动态的关键驱动因素 [10]。因此，评估蜜蜂利用的花卉范围对于阐明蜂群采集生态学至关重要 [11]。花粉采集是蜜蜂采集行为和饮食偏好的最可靠替代指标 [12]，因为它们采集花粉的速率比其他授粉者高 10–1000 倍，且每次采集可能访问多达 500 朵花 [13]。尽管蜜蜂从多种植物物种采集花粉 [14]，但它们表现出花卉恒定性，优先利用采集半径内特定物种的密集斑块 [13]。因此，花粉陷阱分析提供了关键见解，涉及 (i) 最常访问的花卉来源和 (ii) 特定栖息地内的物种特异性花粉偏好 [15]。精确识别这些偏好使得核心花卉资源分布的预测建模成为可能，为养蜂人提供数据驱动的策略，以优化蜂场选址和改善蜂箱管理 [16]。

从混合花粉样品中鉴定物种存在重大挑战，特别是当使用光学显微镜等传统技术时。即使对于高度训练有素的专业人士，这种方法仍然耗时，且通常分类学分辨率有限 [11]。高通量测序技术的发展，如 DNA 宏条形码，使得无论花粉是从蜜蜂还是花朵采集，都能以增强的分类学分辨率更高效地分析花粉多样性 [16]。DNA 宏条形码涉及通过测序短的、具有分类学信息量的 DNA 区域，在复杂生物样品中识别多个分类群 [15]。该过程包括 DNA 提取、目标序列扩增以及随后与参考数据库进行比较以估算物种组成。这种高通量方法促进了各种生态系统中的生物多样性评估，并成为生态监测和保护工作所必需的 [4]。

一旦确定了人工管理 A. mellifera 蜂群利用的关键花粉资源，估算这些采集植物物种适宜栖息地的空间分布对于评估其对土地利用变化的脆弱性变得至关重要 [17]。在亚马逊斯地区，土地利用变化和栖息地破碎化是对采集可用性的最直接且可观察的威胁，由农业扩张、森林砍伐和基础设施发展驱动 [18]。这些过程可以快速改变植物群落的组成和分布，直接影响其采集范围内人工管理蜜蜂群可及资源的空间配置 [19]。在这种情况下，绘制采集资源当前空间可用性地图，而不是推断时间稳定性，代表了景观变化与养蜂可持续性之间的主要生态联系 [20]。近几十年来，物种分布模型（SDMs）已成为既具成本效益又至关重要的工具，用于 (i) 识别优先保护区域和 (ii) 预测快速人为环境变化对物种栖息地的生态影响 [21]。SDMs 是关联工具，将已知的物种出现记录与环境变量（例如气候、地形、土壤性质）联系起来，以预测景观中适宜栖息地的区域。SDMs 允许我们将关键采集植物的生态位投射到景观中，提供空间基线，以评估周围生态系统是否具有维持这些关键花卉资源所需的气候和土壤条件 [21]。几项研究使用了最大熵建模（MaxEnt），这是一种常用于仅有存在数据的 SDM 算法，表现良好 [22]。MaxEnt 通过比较已知存在地点的环境条件与更广泛研究区域的环境条件，来估算物种出现的概率，识别具有相似环境特征的区域，这些区域可能代表适宜但目前未被占据的栖息地 [23]。

虽然许多研究已描述了温带地区的蜜蜂饮食，但对新热带地区（特别是秘鲁北部）蜜蜂花粉采集动态的了解仍然有限 [24]。在秘鲁，第 26305 号法律宣布养蜂和养蜂农工业是国家利益所在，因其经济、社会和生态重要性，并强制保护蜜蜂 A. mellifera（秘鲁共和国国会，第 32235 号法律）。此外，养蜂活动在秘鲁亚马逊斯地区存在的六个异质性生态系统中进行：i) 低山地非云雾森林（Basimontane Yunga），ii) 中海拔云雾影响森林（Montane Yunga），iii) 高海拔雨林（Altimontane Yunga），iv) 易淹水的棕榈沼泽，v) 人为次生植被再生，以及 vi) 高安第斯草原/草本植被 [25]。这六个生态系统捕捉了该地区显著的海拔梯度（从约 500 到>3500 米海拔），包含初级和次级演替阶段，并代表人为干扰的梯度 [25]。总的来说，它们高度代表了秘鲁北部安第斯山麓东侧的山地森林 - 草原过渡区。森林砍伐、牲畜扩张和农业转化日益增加的压力强调了它们的保护相关性 [26]。

因此，本研究旨在利用花粉 DNA 宏条形码和主要花粉资源的物种分布建模，分析亚马逊斯地区生态系统中 A. mellifera 的花粉采集偏好。为实现这一目标，使用 DNA 宏条形码通过 nrITS2 标记物评估了 A. mellifera 在六个生态系统中采集的花粉资源的 alpha 和 beta 多样性。此外，在亚马逊斯地区当前环境条件下，使用最大熵（MaxEnt）算法对最主要的植物物种的潜在分布进行了建模。

章节片段
研究区域
本研究选择的蜂场是那些在社会发展合作基金（FONCODES）数据库中注册的，并分布在亚马逊斯地区不同生态系统中的蜂场。生态系统是根据秘鲁国家生态系统地图的分类，使用 ArcGIS 软件（v10.5）识别的 [25]。因此，选择了位于以下六个生态系统的蜂场：(i) 棕榈沼泽（PS；约 359.35 km2），这是一个易淹水的亚马逊湿地，由密集树丛主导

花粉粒中花卉资源的 DNA 测序
成功从所有花粉样品中提取了高质量基因组 DNA，浓度始终超过 300 ng/μl。阴性对照（仅提取缓冲液）在 DNA 提取过程中未导致污染。Illumina 双端测序 nrITS2 基因区域生成了 1,025,401 个原始读数的初始数据集。阴性对照（无模板对照）在测序过程中未导致污染。经过质量控制处理，包括读数合并，

讨论
维持蜜蜂（A. mellifera）种群的一个关键因素是花粉资源的可用性 [53]。这些资源可以通过花粉采集动态进行评估。虽然传统方法的分类学分辨率有限，但 DNA 宏条形码通过使混合花粉样品中植物分类群更高效的、更高分辨率的表征成为可能，推动了该领域的发展 [54]。然而，关于新热带地区蜜蜂花卉偏好的重大知识空白仍然存在

结论
本研究提供了亚马逊斯地区六个生态系统中 A. mellifera 花卉饮食的首次表征。它揭示了采集模式是当地生态条件的直接反映，特点是分类学丰富度高，但受关键花粉资源空间分布的制约。DNA 宏条形码与物种分布建模的结合表明，蜜蜂采集具有高度机会性，不同的生态系统提供独特的

CRediT 作者贡献声明
Johann E. Oyola：撰写 – 初稿，调查，形式分析。Jessica C. Llaja：撰写 – 审阅与编辑，调查，形式分析。Nilton B. Rojas-Brice?o：撰写 – 审阅与编辑，调查，形式分析。Jhonsy O. Silva-López：撰写 – 审阅与编辑，资源，形式分析。Ligia García：撰写 – 审阅与编辑，资源，项目管理，方法论，数据管理，概念化。Jaris Veneros：撰写 – 审阅与编辑，项目

伦理批准
不适用。

资金支持声明
这项工作由秘鲁国家科学、技术与创新委员会（CONCYTEC）在 APIGEN（PE501083491-2023-PROCIENCIA）项目下以及部分在 MiCroResi（PE501079652-2022-PROCIENCIA）项目下支持。

利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争经济利益或个人关系，这些关系可能会影响本文报告的工作。

致谢
我们感谢蜂场所有者 Jairo Marco Guerra、Erano Más Santillán、Geiner Guerrero Barrientos、Ceiner Silva López 和 Nelson Yohel Rodríguez Calampa 允许我们进入他们的蜂场，并感谢他们在野外工作期间的协作。我们还感谢 DNA 实验室成员在样品处理和分子分析方面的技术协助，以及 Manuel Oliva Cruz 在后勤协调方面的支持。最后，我们感谢 María del Pilar Guiop

Johann E. Oyola|Jessica C. Llaja|Nilton B. Rojas-Brice?o|Jhonsy O. Silva-López|Ligia García|Jaris Veneros|Danilo E. Bustamante|Martha S. Calderon