Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Не путать со штрих-кодом ДНК, участвующим в оптическом картировании ДНК.
Схема штрих-кодирования ДНК

Штрих-кодирование ДНК - это метод идентификации видов с использованием короткого участка ДНК определенного гена или генов. Предпосылка штрих-кодирования ДНК заключается в том, что при сравнении с эталонной библиотекой таких участков ДНК (также называемых « последовательностями ») отдельная последовательность может использоваться для однозначной идентификации организма для вида, точно так же, как сканер супермаркета использует знакомые черные полосы штрих-кода UPC для идентификации товара на складе по его справочной базе данных. [1] Эти «штрих-коды» иногда используются, чтобы идентифицировать неизвестные виды , части организма или просто каталогизировать как можно больше таксонов.насколько это возможно, или для сравнения с традиционной таксономией в попытке определить границы видов.

Различные области генов используются для идентификации различных групп организмов с использованием штрих-кодирования. Наиболее часто используемая область штрих-кода для животных и некоторых простейших - это часть гена цитохром с оксидазы I (COI или COX1 ), обнаруженная в митохондриальной ДНК . Другими генами, подходящими для штрих-кодирования ДНК, являются рРНК внутреннего транскрибируемого спейсера (ITS), часто используемая для грибов, и RuBisCO, используемая для растений. [2] [3] Микроорганизмы обнаруживаются с использованием разных участков генов. 16S рРНК генов, например , широко используется в идентификации прокариот, в то время как Ген 18S рРНК в основном используется для обнаружения микробных эукариот . Эти области генов выбраны потому, что они имеют меньшую внутривидовую (внутривидовую) вариацию, чем межвидовую (между видами) вариацию, которая известна как «разрыв штрих-кодирования». [4]

Некоторые применения штрих-кодирования ДНК включают: идентификацию листьев растений, даже когда цветы или фрукты недоступны; выявление пыльцы, собранной на телах животных-опылителей; выявление личинок насекомых, у которых может быть меньше диагностических признаков, чем у взрослых особей; или исследование диеты животного на основе содержимого его желудка, слюны или фекалий. [5] При штриховое кодирование используется для идентификации организмов от образца , содержащего ДНК из более чем одного организма, термин metabarcoding ДНК используется, [6] [7] , например , ДНК - metabarcoding диатомовых сообществ в реках и потоках, которые используются для оценки качество воды. [8]

Часть серии по
Штрих-кодирование ДНК
DNA Barcoding.png
 
Штрих- кодирование ДНК • Метабаркодирование
 
По таксонам
Другой
  • Экологическая ДНК (эДНК)
  • Метагеномика
    • вирусы
  • Метатранскриптомика
  • Усиление
    • ПЦР
  • Секвенирование дробовика
  • Секвенирование с высокой пропускной способностью
  • Внеклеточная РНК
  • Химера
  • Здравоохранение
  • Оценка диеты
  • Консорциум штрих-кода жизни
  • v
  • т
  • е

Фон [ править ]

Методы штрих-кодирования ДНК были разработаны на основе ранних работ по секвенированию ДНК микробных сообществ с использованием гена 5S рРНК . [9] В 2003 г. в статье Paul DN Hebert et al. Были предложены конкретные методы и терминология современного штрих-кодирования ДНК в качестве стандартизованного метода для идентификации видов, а также потенциально отнесения неизвестных последовательностей к более высоким таксонам, таким как отряды и типы . из Университета Гвельфа , Онтарио , Канада . [10] Hebert и его коллеги продемонстрировали полезность гена цитохром с оксидазы I (COI), впервые использованного Folmer et al. в 1994 г., используя опубликованные ими праймеры ДНКв качестве инструмента для филогенетического анализа на уровне видов [10] в качестве подходящего инструмента различения между многоклеточными беспозвоночными. [11] «Фолмеровская область» гена COI обычно используется для различения таксонов на основе его паттернов изменчивости на уровне ДНК. Относительная легкость восстановления последовательности и изменчивость, смешанная с сохранением между видами, являются одними из преимуществ ИСП. Называя профили «штрих-кодами», Hebert et al. предусмотрена разработка базы данных ИСП, которая могла бы служить основой для «глобальной системы биоидентификации».

Методология [ править ]

Выборка и сохранение [ править ]

Штрих-кодирование может быть выполнено из ткани целевого образца, из смеси организмов (основной образец) или из ДНК, присутствующей в образцах окружающей среды (например, воды или почвы). Методы отбора, хранения или анализа образцов различаются для разных типов образцов.

Образцы тканей

Для штрих-кодирования образца ткани из целевого образца, вероятно, будет достаточно небольшого кусочка кожи, весов, ножки или антенны (в зависимости от размера образца). Чтобы избежать загрязнения, необходимо стерилизовать использованные инструменты между пробами. Рекомендуется отобрать два образца от одного образца, один для архивации и один для процесса штрих-кодирования. Сохранение образцов имеет решающее значение для решения проблемы деградации ДНК.

Массовые образцы

Основная проба - это разновидность проб окружающей среды, содержащая несколько организмов из изучаемой таксономической группы . Разница между объемными образцами (в том смысле, как здесь используется) и другими образцами окружающей среды состоит в том, что объемный образец обычно обеспечивает большое количество ДНК хорошего качества. [12] Примеры больших образцов включают образцы водных макробеспозвоночных, собранные с помощью сети, или образцы насекомых, собранные с помощью ловушки Малеза. Отфильтрованные или фракционированные по размеру пробы воды, содержащие целые организмы, такие как одноклеточные эукариоты, также иногда определяются как объемные пробы. Такие образцы можно собирать с помощью тех же методов, которые используются для получения традиционных образцов для идентификации на основе морфологии.

образцы эДНК

Экологическая ДНК(eDNA) метод - это неинвазивный подход к обнаружению и идентификации видов на основе клеточного мусора или внеклеточной ДНК, присутствующей в образцах окружающей среды (например, воды или почвы), посредством штрих-кодирования или метабаркодирования. Подход основан на том факте, что каждый живой организм оставляет ДНК в окружающей среде, и эта экологическая ДНК может быть обнаружена даже для организмов, численность которых очень низка. Таким образом, при отборе проб в полевых условиях наиболее важной частью является использование материалов и инструментов, свободных от ДНК, на каждом участке отбора проб или пробе, чтобы избежать контаминации, если ДНК целевого организма (организмов), вероятно, присутствует в небольших количествах. С другой стороны, образец эДНК всегда включает ДНК цельноклеточных живых микроорганизмов, которые часто присутствуют в больших количествах. Поэтому образцы микроорганизмов, взятые в естественной среде, также называются образцами эДНК,но загрязнение в этом контексте менее проблематично из-за большого количества целевых организмов. Метод eDNA применяется к большинству типов образцов, таких как вода, отложения, почва, фекалии животных, содержимое желудка или кровь, например, пиявок.[13]

Извлечение ДНК, амплификация и секвенирование [ править ]

Для штрих-кодирования ДНК требуется, чтобы ДНК из образца была извлечена. Существует несколько различных методов экстракции ДНК , и такие факторы, как стоимость, время, тип образца и выход, влияют на выбор оптимального метода.

Когда ДНК из образцов организмов или эДНК амплифицируется с использованием полимеразной цепной реакции (ПЦР), на реакцию могут отрицательно влиять молекулы ингибитора, содержащиеся в образце. [14] Удаление этих ингибиторов имеет решающее значение для обеспечения доступности ДНК высокого качества для последующего анализа.

Амплификация экстрагированной ДНК является необходимым этапом штрих-кодирования ДНК. Как правило, секвенируется только небольшой фрагмент всего материала ДНК (обычно 400-800 пар оснований ) [15] для получения штрих-кода ДНК. Амплификация материала eDNA обычно ориентирована на меньшие размеры фрагментов (<200 пар оснований), поскольку eDNA, скорее всего, будет фрагментирована с большей вероятностью, чем материал ДНК из других источников. Однако некоторые исследования утверждают, что нет никакой связи между размером ампликона и скоростью обнаружения eDNA. [16] [17]

Секвенсоры HiSeq в SciLIfeLab в Упсале, Швеция. Фотография сделана во время экскурсии по курсу SLU PNS0169 в марте 2019 года.

Когда область маркера штрих-кода ДНК амплифицирована, следующим шагом является секвенирование области маркера с использованием методов секвенирования ДНК . [18] Доступно множество различных платформ для секвенирования, и технические разработки быстро развиваются.

Выбор маркера [ править ]

Схематическое изображение праймеров и целевой области, продемонстрированных на гене 16S рРНК в Pseudomonas . В качестве праймеров обычно выбирают короткие консервативные последовательности с низкой вариабельностью, которые, таким образом, могут амплифицировать большинство или все виды в выбранной целевой группе. Праймеры используются для амплификации очень вариабельной целевой области между двумя праймерами, которая затем используется для различения видов. Изменено из «Переменного числа копий, внутригеномной неоднородности и бокового переноса гена 16S рРНК у Pseudomonas» Бодилиса, Джосселина; Нсигуэ-Мейло, Сандрин; Безаури, Людовик; Quillet, Laurent, используется согласно CC BY, доступно по адресу: https://www.researchgate.net/figure/Hypervariable-regions-within-the-16S-rRNA-gene-in-Pseudomonas-The-plotted-line-reflects_fig2_224832532.

Маркеры, используемые для штрих-кодирования ДНК, называются штрих-кодами. Для успешной характеристики видов на основе штрих-кодов ДНК решающее значение имеет выбор информативных участков ДНК. Хороший штрих-код ДНК должен иметь низкую внутривидовую и высокую межвидовую вариабельность [10] и иметь консервативные фланкирующие сайты для разработки универсальных праймеров ПЦР для широкого таксономического применения. Цель состоит в том, чтобы разработать праймеры, которые будут обнаруживать и различать большинство или все виды в изучаемой группе организмов (высокое таксономическое разрешение). Длина последовательности штрих-кода должна быть достаточно короткой, чтобы ее можно было использовать с текущим источником отбора проб, выделением ДНК , амплификацией иметоды секвенирования . [19]

В идеале одна последовательность гена должна использоваться для всех таксономических групп, от вирусов до растений и животных . Однако такой участок гена еще не обнаружен, поэтому для разных групп организмов используются разные штрих-коды [20] или в зависимости от вопроса исследования.

Для животных наиболее широко используемым штрих-кодом является митохондриальный локус цитохром С оксидазы I ( COI ). [21] Также используются другие митохондриальные гены, такие как Cytb , 12S или 18S . Митохондриальные гены предпочтительнее ядерных генов из-за отсутствия интронов , гаплоидного способа наследования и ограниченной рекомбинации . [21] [22] Кроме того, каждая клетка имеет различные митохондрии.(до нескольких тысяч), и каждая из них содержит несколько кольцевых молекул ДНК . Таким образом, митохондрии могут быть богатым источником ДНК, даже если образец ткани ограничен. [20]

У растений , однако, митохондриальные гены не подходят для штрих-кодирования ДНК, потому что они демонстрируют низкую частоту мутаций . [23] Несколько генов-кандидатов были обнаружены в геноме хлоропластов , наиболее многообещающим является ген зрелой К ( matK ) сам по себе или в ассоциации с другими генами. Multi- локус маркеры , такие как рибосомные внутренние транскрибируется спейсеров (ITS ДНК) вместе с MATK , RbCl , trnH или других генов , также были использованы для идентификации видов. [20]Наилучшее различение видов растений достигается при использовании двух или более штрих-кодов хлоропластов. [24]

Для бактерий малая субъединица гена рибосомной РНК ( 16S ) может использоваться для различных таксонов, поскольку она высококонсервативна. [25] Некоторые исследования показывают , ИСП , [26] типа II шаперонин ( cpn60 ) [27] или бета - субъединицу РНК - полимеразы ( гроВ ) [28] , также может служить в качестве бактериальных ДНК - штрихкодов.

Штрих-кодирование грибов является более сложной задачей, и может потребоваться более одной комбинации праймеров. [29] ИСП маркер хорошо работает в определенных группах грибов, [30] , но не одинаково хорошо в других. [31] Поэтому используются дополнительные маркеры, такие как ITS рДНК и большая субъединица ядерной рибосомной РНК (LSU). [32]

Внутри группы протистов были предложены различные штрих-коды, такие как области D1 – D2 или D2 – D3 28S рДНК , субрегион V4 гена 18S рРНК , ITS рДНК и COI . Кроме того, некоторые специфические штрих-коды могут использоваться для фотосинтетических протистов, например большая субъединица гена рибулозо-1,5-бисфосфаткарбоксилазы-оксигеназы ( rbcL ) и гена хлоропластной 23S рРНК . [20]

Маркеры, которые использовались для штрих-кодирования ДНК в различных группах организмов, модифицированы из Purty и Chatterjee. [20]
Группа организмовМаркерный ген / локус
ЖивотныеCOI , [33] Cytb, [34] 12S, [35] 16S [36]
РастенияmatK , [37] rbcL , [38] psbA-trnH , [39] ITS [40]
БактерииCOI , [26] rpoB , [28] 16S, [41] cpn60 , [27] tuf , [42] RIF , [43] gnd [44]
ГрибыITS , [2] [45] TEF1α , [46] [47] RPB1 (LSU), RPB2 (LSU), 18S (SSU) [32]
ПротистыЕГО , [48] COI , [49] rbcL , [50] 18S , [51] 28S [50]

Справочные библиотеки и биоинформатика [ править ]

Справочные библиотеки используются для таксономической идентификации, также называемой аннотацией, последовательностей, полученных в результате штрих-кодирования или метабаркодирования. Эти базы данных содержат штрих-коды ДНК, присвоенные ранее идентифицированным таксонам. Большинство справочных библиотек не охватывают все виды внутри группы организмов, и постоянно создаются новые записи. В случае макро- и многих микроорганизмов (например, водорослей) для этих справочных библиотек требуется подробная документация (место и дата взятия пробы, лицо, взявшее ее, изображение и т. Д.), А также официальная таксономическая идентификация образца ваучера, а также его представление. последовательностей в определенном формате. Однако такие стандарты выполняются лишь для небольшого числа видов. Этот процесс также требует хранения ваучерных образцов в музейных коллекциях, гербариях и других сотрудничающих учреждениях.И таксономически полный охват, и качество контента важны для точности идентификации.[52] В мире микробов нет информации о ДНК для большинства названий видов, и многие последовательности ДНК не могут быть отнесены к какому-либо биному Линнея . [53] Существует несколько справочных баз данных в зависимости от группы организмов и используемого генетического маркера. Существуют более мелкие национальные базы данных (например, FinBOL) и крупные консорциумы, такие как Международный проект «Штрих-код жизни» (iBOL). [54]

СМЕЛЫЙ

Запущенная в 2007 году система данных о жизни со штрих- кодами (BOLD) [55] является одной из крупнейших баз данных, содержащей более 450 000 BIN (номеров штрих-кодов) в 2019 году. Это свободно доступное хранилище для записей образцов и последовательностей для исследования штрих-кода, а также инструмент, помогающий в управлении, обеспечении качества и анализе данных штрих-кода. База данных в основном содержит записи BIN для животных на основе генетического маркера COI.

ОБЪЕДИНЯЙТЕ

База данных UNITE [56] была запущена в 2003 году и представляет собой справочную базу данных для молекулярной идентификации видов грибов с внутренним транскрибированным спейсером (ITS) областью генетического маркера. Эта база данных основана на концепции видовых гипотез: вы выбираете%, с которым хотите работать, и последовательности сортируются по сравнению с последовательностями, полученными из ваучерных образцов, идентифицированных экспертами.

Diat.barcode

База данных Diat.barcode [57] была впервые опубликована под названием R-syst :: diatom [58] в 2016 году, начиная с данных из двух источников: коллекции культур Тонона (TCC) на гидробиологической станции Национального института сельскохозяйственных исследований Франции. (INRA), а также из базы данных нуклеотидов NCBI (Национальный центр биотехнологической информации). Diat.barcode предоставляет данные для двух генетических маркеров, rbc L (рибулозо-1,5-бисфосфаткарбоксилаза / оксигеназа) и 18S (18S рибосомная РНК). База данных также включает дополнительную информацию о признаках видов, например, морфологические характеристики (биоразмер, размеры и т. Д.), Формы жизни (мобильность, тип колонии и т. Д.) Или экологические характеристики (чувствительность к загрязнению и т. Д.).

Биоинформатический анализ [ править ]

Чтобы получить хорошо структурированные, чистые и интерпретируемые данные, необработанные данные секвенирования должны быть обработаны с использованием биоинформатического анализа. FASTQ файл с данными секвенирования содержит два типа информации: последовательности , обнаруженные в образце ( FASTA файл) и качественный файл с качеством оценкой ( Phred баллы) , связанная с каждым нуклеотидом каждой последовательности ДНК. Показатели PHRED указывают на вероятность того, что соответствующий нуклеотид был правильно подсчитан.

Показатель качества PHRED и связанный с ним уровень достоверности
1090%
2099%
3099,9%
4099,99%
5099,999%

Как правило, оценка PHRED уменьшается к концу каждой последовательности ДНК. Таким образом, некоторые конвейеры биоинформатики просто обрезают конец последовательностей на определенном пороге.

Некоторые технологии секвенирования, такие как MiSeq, используют секвенирование парных концов, во время которого секвенирование выполняется в обоих направлениях, обеспечивая лучшее качество. Затем перекрывающиеся последовательности выравнивают в контиги и объединяют. Обычно за один прогон объединяют несколько образцов, и каждый образец характеризуется коротким фрагментом ДНК - меткой. На этапе демультиплексирования последовательности сортируются с использованием этих тегов для повторной сборки отдельных образцов. Перед дальнейшим анализом метки и другие адаптеры удаляются из фрагмента ДНК штрих-кодирующей последовательности. Во время обрезки удаляются последовательности плохого качества (низкие оценки PHRED) или последовательности, которые намного короче или длиннее целевого штрих-кода ДНК.Следующий этап дерепликации - это процесс, в котором все отфильтрованные по качеству последовательности сворачиваются в набор уникальных считываний (ISU отдельных единиц последовательности) с информацией об их количестве в выборках. После этого химеры (т.е. составные последовательности, образованные из частей смешанного происхождения) обнаруживаются и удаляются. Наконец, последовательности группируются в OTU (Operational Taxonomic Units) с использованием одной из многих стратегий кластеризации. Наиболее часто используемым биоинформатическим программным обеспечением является Mothur,[59] Uparse, [60] Qiime, [61] Galaxy, [62] Obitools, [63] JAMP, [64] Barque, [65] и DADA2. [66]

Сравнение количества считываний, т. Е. Последовательностей, между разными образцами по-прежнему является проблемой, потому что как общее количество считываний в образце, так и относительное количество считываний для вида может варьироваться в зависимости от образца, метода или других переменных. Затем для сравнения можно уменьшить количество считываний каждой выборки до минимального количества считываний сравниваемых выборок - процесс, называемый разрежением. Другой способ - использовать относительное обилие чтений. [67]

Идентификация видов и таксономическая принадлежность [ править ]

Таксономическое отнесение OTU к видам достигается путем сопоставления последовательностей со справочными библиотеками. Инструмент Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) обычно используется для определения областей сходства между последовательностями путем сравнения считывания последовательностей из образца с последовательностями в эталонных базах данных. [68] Если справочная база данных содержит последовательности соответствующих видов, то последовательности образцов могут быть идентифицированы до уровня вида. Если последовательность не может быть сопоставлена ​​с существующей записью справочной библиотеки, для создания новой записи можно использовать штрих-кодирование ДНК.

В некоторых случаях из-за неполноты справочных баз данных идентификация может быть достигнута только на более высоких таксономических уровнях, таких как отнесение к семейству или классу. В некоторых группах организмов, таких как бактерии, таксономическое отнесение к уровню вида часто невозможно. В таких случаях образец может быть отнесен к определенной операционной таксономической единице (OTU) .

Приложения [ править ]

Применение ДНК - штрихкодирования включают идентификацию новых видов , оценка безопасности пищевых продуктов, идентификации и оценки загадочными видов, обнаружение чужеродных видов, выявление находящихся под угрозой исчезновения и исчезающих видов , [69] , связывающую яйцо и личиночной стадии к взрослой особи, обеспечение прав интеллектуальной собственности для биоресурсов, разработка глобальных планов управления для стратегий сохранения и выяснение кормовых ниш. [70] Маркеры штрих-кода ДНК могут применяться для решения основных вопросов систематики, экологии , эволюционной биологии и сохранения , включая сбор сообществ, взаимодействие видов.сетей, таксономических открытий и оценки приоритетных областей для защиты окружающей среды .

Идентификация видов [ править ]

Конкретные короткие последовательности ДНК или маркеры из стандартизованной области генома могут обеспечить штрих-код ДНК для идентификации видов. [71] Молекулярные методы особенно полезны, когда традиционные методы не применимы. Штрих-кодирование ДНК широко применяется для идентификации личинок, для которых обычно имеется мало диагностических признаков, а также для связи различных стадий жизни (например, личинки и взрослой особи) у многих животных. [72] Идентификация видов, перечисленных в приложениях к Конвенции о международной торговле видами, находящимися под угрозой исчезновения ( СИТЕС ), с использованием методов штрих-кодирования используется при мониторинге незаконной торговли. [73]

Обнаружение инвазивных видов [ править ]

Чужеродные виды можно обнаружить с помощью штрих-кодирования. [74] [75] Штрих-кодирование может быть подходящим для обнаружения видов, например, при пограничном контроле, где быстрая и точная морфологическая идентификация часто невозможна из-за сходства между различными видами, отсутствия достаточных диагностических характеристик [74] и / или отсутствия таксономических данных. экспертиза. Штрих-кодирование и метабаркодирование также могут использоваться для скрининга экосистем на предмет инвазивных видов и для различения инвазивных видов и местных, морфологически схожих видов. [76]

Разграничение загадочных видов [ править ]

Штрих-кодирование ДНК позволяет идентифицировать и распознавать загадочные виды . [77] Результаты анализа штрих-кодирования ДНК зависят, однако, от выбора аналитических методов, поэтому процесс определения границ загадочных видов с использованием штрих-кодов ДНК может быть таким же субъективным, как и любая другая форма таксономии . Hebert et al. (2004) пришли к выводу, что бабочка Astraptes fulgerator на северо-западе Коста-Рики на самом деле состоит из 10 различных видов. [78] Эти результаты, однако, были впоследствии оспорены Брауэром (2006), который указал на многочисленные серьезные недостатки анализа и пришел к выводу, что исходные данные могут подтвердить не более чем возможность существования трех-семи загадочных таксонов.а не десять загадочных видов. [79] Smith et al. (2007) использовали штрих-коды ДНК цитохром с- оксидазы I для видовой идентификации 20 морфовидов паразитоидных мух Belvosia ( Diptera : Tachinidae ), выращенных на гусеницах ( Lepidoptera ) в Area de Conservación Guanacaste (ACG), на северо-западе Коста-Рики. Эти авторы обнаружили, что штрих-кодирование увеличивает количество видов до 32, показывая, что каждый из трех видов паразитоидов , ранее считавшихся универсальными, на самом деле представляет собой совокупность скрытых видов, в высокой степени специфичных для хозяина. [80] Для 15 морфовидов полихет в глубинах Антарктики. бентос, изученный с помощью штрих-кодирования ДНК, загадочное разнообразие обнаружено в 50% случаев. Кроме того, были обнаружены 10 ранее не замеченных морфоспидов, что увеличило общее видовое богатство в выборке на 233%. [81]

Штрих-кодирование - это инструмент, позволяющий гарантировать качество продуктов питания. Здесь ДНК из традиционных норвежских рождественских блюд извлекается в молекулярной систематической лаборатории в университетском музее NTNU.

Приложение для анализа питания и питания [ править ]

Штрих-кодирование ДНК и метабаркодирование могут быть полезны в исследованиях анализа рациона [82] и обычно используются, если образцы добычи не могут быть идентифицированы на основе морфологических признаков. [83] [84] Существует ряд подходов к отбору проб при анализе рациона: метабаркодирование ДНК может проводиться на содержимом желудка, [85] фекалиях, [84] [86] слюне [87] или анализе всего тела. [69] [88] В образцах фекалий или сильно переваренном содержимом желудка часто невозможно отличить ткань от одного вида, и поэтому вместо этого может применяться метабаркодирование. [84] [89]Кал или слюна представляют собой неинвазивные методы отбора проб, в то время как анализ всего тела часто означает, что сначала нужно убить человека. Для более мелких организмов секвенирование содержимого желудка часто выполняется путем секвенирования всего животного.

Штриховое кодирование для безопасности пищевых продуктов [ править ]

Штрих-кодирование ДНК представляет собой важный инструмент для оценки качества пищевых продуктов. Цель состоит в том, чтобы гарантировать отслеживаемость пищевых продуктов, свести к минимуму пищевое пиратство и оценить местное и типичное агропродовольственное производство. Другая цель - охрана здоровья населения; например, metabarcoding дает возможность идентифицировать окуни вызывая Ciguatera рыбы отравление от еды остатков, [90] или отделить ядовитые грибы от съедобных из них (ссылка).

Биомониторинг и экологическая оценка [ править ]

Штрих-кодирование ДНК может использоваться для оценки присутствия исчезающих видов в целях сохранения (Ссылка) или наличия индикаторных видов, отражающих конкретные экологические условия (Ссылка), например избыток питательных веществ или низкий уровень кислорода.

Возможности и недостатки [ править ]

Возможности [ править ]

Традиционные методы bioassessment хорошо зарекомендовали себя на международном уровне , и служить биомониторинг хорошо, как, например , для водных bioassessment в рамках Директив ЕС ВРД и MSFD . Однако штрих-кодирование ДНК может улучшить традиционные методы по следующим причинам; Штрих-кодирование ДНК (i) может повысить таксономическое разрешение и гармонизировать идентификацию таксонов, которые трудно идентифицировать или которых не хватает экспертов, (ii) может более точно / точно соотносить факторы окружающей среды с конкретными таксонами (iii) может повысить сопоставимость между регионами, (iv) позволяет включать ранние стадии жизни и фрагментированные образцы, (v) позволяет разграничивать загадочные / редкие виды (vi) позволяет разрабатывать новые индексы, например, редкие / загадочные виды, которые могут быть чувствительными / толерантными кстрессоров , (vii) увеличивает количество образцов, которые могут быть обработаны, и сокращает время обработки, что приводит к расширению знаний об экологии видов, (viii) представляет собой неинвазивный способ мониторинга при использовании методов электронной ДНК . [91]

Время и стоимость [ править ]

Штрих-кодирование ДНК выполняется быстрее, чем традиционные морфологические методы, от обучения до таксономического назначения. Чтобы получить опыт в методах ДНК, нужно меньше времени, чем стать экспертом в области таксономии. Кроме того, рабочий процесс штрих-кодирования ДНК (то есть от образца к результату), как правило, быстрее, чем традиционный морфологический рабочий процесс, и позволяет обрабатывать больше образцов.

Таксономическое разрешение [ править ]

Штрих-кодирование ДНК позволяет разделить таксоны от более высоких (например, семейства) до более низких (например, видов) таксономических уровней, которые в противном случае слишком сложно идентифицировать с использованием традиционных морфологических методов, таких как, например, идентификация с помощью микроскопии. Например, Chironomidae (не кусающие мошки) широко распространены как в наземных, так и в пресноводных экосистемах. Их богатство и изобилие делают их важными для экологических процессов и сетей, и они являются одной из многих групп беспозвоночных, используемых в биомониторинге. Образцы беспозвоночных могут содержать до 100 видов хирономид, которые часто составляют до 50% образца. Несмотря на это, их обычно не определяют ниже уровня семьи из-за необходимых таксономических знаний и времени. [92] Это может привести к тому, что разные виды хирономид с разными экологическими предпочтениями будут сгруппированы вместе, что приведет к неточной оценке качества воды.

Штрих-кодирование ДНК дает возможность определить таксоны и напрямую связать стрессорные эффекты с конкретными таксонами, такими как отдельные виды хирономид. Например, Beermann et al. (2018) ДНК со штрих-кодом Chironomidae, чтобы исследовать их реакцию на несколько стрессоров; уменьшение потока, увеличение количества мелкодисперсных отложений и повышенная соленость. [93] После штрих-кодирования было обнаружено, что образец хирономид состоял из 183 операционных таксономических единиц (OTU), то есть штрих-кодов (последовательностей), которые часто эквивалентны морфологическим видам. Эти 183 OTU отображали 15 типов ответов, а не ранее сообщалось [94]два типа ответа, зарегистрированные, когда все хирономиды были сгруппированы вместе в одном и том же исследовании множественных стрессоров. Аналогичная тенденция была обнаружена в исследовании Macher et al. (2016), которые обнаружили загадочное разнообразие у новозеландских поденок Deleatidium sp . Это исследование выявило различные паттерны реакции 12 различных молекулярных OTU на стрессоры, которые могут изменить консенсус о том, что эта подёнка чувствительна к загрязнению. [95]

Недостатки [ править ]

Несмотря на преимущества, предлагаемые штрих-кодированием ДНК, также было высказано предположение, что штрих-кодирование ДНК лучше всего использовать в качестве дополнения к традиционным морфологическим методам. [91] Эта рекомендация основана на множестве предполагаемых проблем.

Физические параметры [ править ]

Не совсем просто связать штрих-коды ДНК с экологическими предпочтениями рассматриваемого штрих-кода таксона, как это необходимо, если штрих-кодирование будет использоваться для биомониторинга. Например, обнаружение целевой ДНК в водных системах зависит от концентрации молекул ДНК в определенном месте, что, в свою очередь, может зависеть от многих факторов. Присутствие молекул ДНК также зависит от дисперсии в определенном месте, например от направления или силы токов. На самом деле неизвестно, как ДНК перемещается в ручьях и озерах, что затрудняет отбор проб. Другим фактором может быть поведение целевых видов, например, рыбы могут иметь сезонные изменения движения, раки или мидии выделяют ДНК в больших количествах только в определенные периоды своей жизни (линька, нерест). Что касается ДНК в почве, о ее распределении, количестве и качестве известно еще меньше.Основным ограничением метода штрихового кодирования является то, что он полагается на справочные библиотеки штрих-кода для таксономической идентификации последовательностей. Таксономическая идентификация верна только при наличии надежной ссылки. Однако большинство баз данных по-прежнему неполны, особенно по более мелким организмам, например грибам, фитопланктону, нематодам и т. Д. Кроме того, текущие базы данных содержат неверные определения, орфографические ошибки и другие ошибки. В отношении баз данных для всех необходимых организмов прилагаются огромные усилия по курированию и завершению, включая крупные проекты по штрих-кодированию (например, проект iBOL для справочной базы данных «Штрих-код систем данных о жизни» (BOLD)).Таксономическая идентификация верна только при наличии надежной ссылки. Однако большинство баз данных по-прежнему неполны, особенно по более мелким организмам, например грибам, фитопланктону, нематодам и т. Д. Кроме того, текущие базы данных содержат неверные определения, орфографические ошибки и другие ошибки. В отношении баз данных для всех необходимых организмов прилагаются огромные усилия по курированию и завершению, включая крупные проекты по штрих-кодированию (например, проект iBOL для справочной базы данных «Штрих-код систем данных о жизни» (BOLD)).Таксономическая идентификация верна только при наличии надежной ссылки. Однако большинство баз данных по-прежнему неполны, особенно по более мелким организмам, например грибам, фитопланктону, нематодам и т. Д. Кроме того, текущие базы данных содержат неверные определения, орфографические ошибки и другие ошибки. В отношении баз данных для всех необходимых организмов прилагаются огромные усилия по курированию и завершению, включая крупные проекты по штрих-кодированию (например, проект iBOL для справочной базы данных «Штрих-код систем данных о жизни» (BOLD)).В отношении баз данных для всех необходимых организмов прилагаются огромные усилия по курированию и завершению, включая крупные проекты по штрих-кодированию (например, проект iBOL для справочной базы данных «Штрих-код систем данных о жизни» (BOLD)).В отношении баз данных для всех необходимых организмов прилагаются огромные усилия по курированию и завершению, включая крупные проекты по штрих-кодированию (например, проект iBOL для справочной базы данных «Штрих-код систем данных о жизни» (BOLD)).[96] [97] Тем не менее, завершение и курирование трудны и отнимают много времени. Без подтвержденных образцов нельзя быть уверенным в правильности последовательности, использованной в качестве эталона. Базы данных последовательностей ДНК, такие как GenBank, содержат множество последовательностей, которые не привязаны к подтвержденным образцам (например, гербариям, культивированным клеточным линиям или иногда изображениям). Это проблематично перед лицом таксономических вопросов, например, следует ли разделять или объединять несколько видов или правильность прошлой идентификации. Повторное использование последовательностей, не привязанных к подтвержденным образцам, изначально ошибочно идентифицированного организма может способствовать неверным выводам, и его следует избегать. [98] Таким образом, наилучшей практикой для штрих-кодирования ДНК является секвенирование подтвержденных образцов. [99][100] Для многих таксонов, однако, может быть трудно получить эталонные образцы, например, с образцами, которые трудно поймать, имеющиеся образцы плохо сохраняются или отсутствует адекватная таксономическая экспертиза. [98] Важно отметить, что штрих-коды ДНК также могут использоваться для создания временной таксономии, и в этом случае OTU могут использоваться в качестве замены традиционных латинских биномов, что значительно снижает зависимость от полностью заполненных справочных баз данных. [101]

Технологический уклон [ править ]

Штрих-кодирование ДНК также несет в себе методологический уклон, от отбора проб до анализа биоинформатических данных. Помимо риска загрязнения образца ДНК ингибиторами ПЦР, смещение праймера является одним из основных источников ошибок при штрих-кодировании ДНК. [102] [103] Выделение эффективного ДНК-маркера и разработка праймеров - сложный процесс, и были предприняты значительные усилия для разработки праймеров для штрих-кодирования ДНК в различных таксономических группах. [104] Однако праймеры часто предпочтительно связываются с некоторыми последовательностями, что приводит к дифференциальной эффективности и специфичности праймеров, а также к оценке нерепрезентативных сообществ и увеличению богатства. [105]Таким образом, на этапе ПЦР в основном изменяется состав последовательностей сообществ образца. Кроме того, репликация ПЦР часто требуется, но приводит к экспоненциальному увеличению риска контаминации. Несколько исследований подчеркнули возможность использования образцов, обогащенных митохондриями [106] [107] или подходов без ПЦР, чтобы избежать этих предубеждений, но на сегодняшний день методика метабаркодирования ДНК все еще основана на секвенировании ампликонов. [104] Во время секвенирования и во время биоинформатической обработки последовательностей в изображение вносятся другие искажения, такие как создание химер.

Отсутствие стандартизации [ править ]

Несмотря на то, что штрих-кодирование ДНК более широко используется и применяется, нет согласия относительно методов сохранения или экстракции ДНК, выбора ДНК-маркеров и набора праймеров или протоколов ПЦР. Параметры конвейеров биоинформатики (например, кластеризация OTU, алгоритмы таксономического назначения или пороговые значения и т. Д.) Являются источником многих споров среди пользователей штрих-кодирования ДНК. [104] Технологии секвенирования также быстро развиваются вместе с инструментами для анализа огромных объемов данных ДНК, и срочно необходима стандартизация методов для обеспечения совместной работы и обмена данными в более широком пространственном и временном масштабе. Стандартизация методов штрих-кодирования в европейском масштабе является частью целей Европейского сообщества COST Action DNAqua-net.[108] и также рассматривается CEN (Европейский комитет по стандартизации). [109]

Еще одна критика штрих-кодирования ДНК - это его ограниченная эффективность для точного распознавания ниже уровня видов (например, для различения разновидностей), для обнаружения гибридов, и что на него могут влиять темпы эволюции (ссылка необходима).

Несоответствия между стандартной (морфологической) идентификацией и идентификацией на основе штрих-кода [ править ]

Важно знать, что списки таксонов, полученные путем традиционной (морфологической) идентификации, не могут и, возможно, никогда не будут напрямую сопоставимы со списками таксонов, полученными путем идентификации на основе штрих-кода, по нескольким причинам. Наиболее важной причиной, вероятно, является неполнота и недостаточная точность баз данных молекулярных ссылок, препятствующие правильному таксономическому отнесению последовательностей eDNA. Таксоны, отсутствующие в справочных базах данных, не будут обнаружены eDNA, а последовательности, связанные с неправильным названием, приведут к неправильной идентификации. [91]Другими известными причинами являются различный масштаб и размер выборки между традиционным и молекулярным образцом, возможный анализ мертвых организмов, который может происходить по-разному для обоих методов в зависимости от группы организмов, и конкретный выбор идентификации в любом методе, т. Е. различный таксономический опыт или возможность идентифицировать определенные группы организмов, соответственно, систематическая ошибка праймера, приводящая также к потенциально предвзятому анализу таксонов. [91]

Оценки богатства / разнообразия [ править ]

Штрих-кодирование ДНК может привести к переоценке или недооценке видового богатства и разнообразия. Некоторые исследования предполагают, что артефакты (идентификация видов, не присутствующих в сообществе) являются основной причиной раздутого биоразнообразия. [110] [111] Наиболее проблемной проблемой являются таксоны, представленные низким числом считываний секвенирования. Эти чтения обычно удаляются в процессе фильтрации данных, поскольку различные исследования показывают, что большинство этих низкочастотных операций чтения могут быть артефактами. [112] Однако действительно редкие таксоны могут существовать среди этих малочисленных ридов. [113]Редкие последовательности могут отражать уникальные родословные в сообществах, что делает их информативными и ценными последовательностями. Таким образом, существует острая потребность в более надежных алгоритмах биоинформатики, которые позволяют различать информативные чтения и артефакты. Полные справочные библиотеки также позволили бы лучше тестировать алгоритмы биоинформатики, разрешая лучшую фильтрацию артефактов (т.е. удаление последовательностей, не имеющих аналогов среди существующих видов), и, следовательно, было бы возможно получить более точное определение видов. [114] Загадочное разнообразие также может привести к раздутому биоразнообразию, поскольку один морфологический вид может фактически разделиться на множество различных молекулярных последовательностей. [91]

Metabarcoding [ править ]

Различия в стандартных методах штрих-кодирования ДНК и метабаркодирования. В то время как штрих-кодирование ДНК указывает на поиск определенного вида, метабаркодирование ищет все сообщество.
Основная статья: Метабаркодирование

Метабаркодирование определяется как штрих-кодирование ДНК или эДНК (ДНК окружающей среды), которое позволяет одновременно идентифицировать множество таксонов в одном (экологическом) образце, но часто в пределах одной и той же группы организмов. Основное различие между подходами заключается в том, что метабаркодирование, в отличие от штрих-кодирования, не фокусируется на одном конкретном организме, а вместо этого направлено на определение видового состава в пределах выборки.

Методология [ править ]

Процедура метабаркодирования, как и общее штрих-кодирование, охватывает этапы выделения ДНК , амплификации ПЦР , секвенирования и анализа данных . Штрих-код состоит из короткой вариабельной области гена (например, см. Различные маркеры / штрих-коды ), которая полезна для таксономического определения, фланкирована высококонсервативными областями гена, которые можно использовать для дизайна праймеров . [12]Используются разные гены в зависимости от того, является ли цель штрих-кодированием одного вида или метабаркодированием нескольких видов. В последнем случае используется более универсальный ген. Метабаркодирование не использует ДНК / РНК одного вида в качестве отправной точки, а использует ДНК / РНК нескольких разных организмов, полученных из одного образца окружающей среды или общего образца.

Приложения [ править ]

Метабарочное кодирование может дополнять меры по сохранению биоразнообразия и даже заменять их в некоторых случаях, особенно по мере того, как технологические достижения и процедуры постепенно становятся более дешевыми, оптимизированными и широко распространенными. [115] [116]

Приложения для метабаркодирования ДНК включают:

  • Мониторинг биоразнообразия в наземных и водных средах
  • Палеонтология и древние экосистемы
  • Взаимодействие растений с опылителями
  • Анализ диеты
  • Безопасности пищевых продуктов

Преимущества и проблемы [ править ]

Общие преимущества и недостатки штрихового кодирования, рассмотренные выше, справедливы также и для метабаркодирования. Одним из особых недостатков исследований метабаркодирования является то, что пока нет единого мнения относительно оптимального дизайна эксперимента и критериев биоинформатики, которые следует применять при метабаркодировании eDNA. [117] Тем не менее, в настоящее время предпринимаются совместные попытки, такие как, например, сеть EU COST DNAqua-Net , для продвижения вперед путем обмена опытом и знаниями для установления стандартов передовой практики для биомониторинга. [91]

См. Также [ править ]

  • ДНК-профилирование
  • Консорциум штрих-кода жизни

Ссылки [ править ]

  1. ^ "Что такое штрих-кодирование ДНК?" . iBOL . Проверено 26 марта 2019 .
  2. ^ a b Schoch, Conrad L .; Seifert, Keith A .; Хундорф, Сабина; Роберт, Винсент; Spouge, John L .; Левеск, К. Андре; Чен, Вэнь; Консорциум по штрих-кодированию грибов (2012 г.). «Ядерная рибосомная внутренняя транскрибируемая спейсерная область (ITS) как универсальный маркер штрих-кода ДНК для грибов» (PDF) . Труды Национальной академии наук . 109 (16): 6241–6246. DOI : 10.1073 / pnas.1117018109 . ISSN 0027-8424 . PMC 3341068 . PMID 22454494 .    
  3. ^ Рабочая группа CBOL Plant; Холлингсворт, премьер-министр; Форрест, LL; Spouge, JL; Hajibabaei, M .; Ratnasingham, S .; van der Bank, M .; Чейз, МВт; Коуэн, RS (2009-08-04). «Штрих-код ДНК для наземных растений» . Труды Национальной академии наук . 106 (31): 12794–12797. Bibcode : 2009PNAS..10612794H . DOI : 10.1073 / pnas.0905845106 . ISSN 0027-8424 . PMC 2722355 . PMID 19666622 .   
  4. ^ Paulay, Густав; Мейер, Кристофер П. (29 ноября 2005 г.). «Штрих-кодирование ДНК: частота ошибок на основе комплексной выборки» . PLOS Биология . 3 (12): e422. DOI : 10.1371 / journal.pbio.0030422 . ISSN 1545-7885 . PMC 1287506 . PMID 16336051 .   
  5. ^ Soininen, Эва M; Валентини, Алиса; Куассак, Эрик; Микель, Кристиан; Гилли, Людовик; Брохманн, Кристиан; Бристинг, Энн К.; Sønstebø, Jørn H; Имс, Рольф А (2009). «Анализ рациона мелких травоядных: эффективность штрих-кодирования ДНК в сочетании с высокопроизводительным пиросеквенированием для расшифровки состава сложных смесей растений» . Границы зоологии . 6 (1): 16. DOI : 10,1186 / 1742-9994-6-16 . ISSN 1742-9994 . PMC 2736939 . PMID 19695081 .   
  6. ^ Крир, Саймон; Дейнер, Кристи; Фрей, Серита; Поразинская, Дорота; Таберле, Пьер; Томас, В. Келли; Поттер, Кейтлин; Бик, Холли М. (2016). Фреклтон, Роберт (ред.). «Полевое руководство эколога по последовательной идентификации биоразнообразия» (PDF) . Методы экологии и эволюции . 7 (9): 1008–1018. DOI : 10.1111 / 2041-210X.12574 .
  7. ^ "ScienceDirect". Успехи в экологических исследованиях . 58 : 63–99. Январь 2018 г. doi : 10.1016 / bs.aecr.2018.01.001 .
  8. ^ Васселон, Валентин; Риме, Фредерик; Тапольчай, Кальман; Бушез, Аньес (2017). «Оценка экологического статуса с помощью метабаркодирования ДНК диатомовых водорослей: расширение сети мониторинга ВРД (остров Майотта, Франция)». Экологические показатели . 82 : 1–12. DOI : 10.1016 / j.ecolind.2017.06.024 . ISSN 1470-160X . 
  9. ^ Woese, Carl R .; Кандлер, Отто; Уилис, Марк Л. (1990). «На пути к естественной системе организмов: предложение о доменах архей, бактерий и эукарии» (PDF) . Труды Национальной академии наук . 87 (12): 4576–4579. Бибкод : 1990PNAS ... 87.4576W . DOI : 10.1073 / pnas.87.12.4576 . OCLC 678728346 . PMC 54159 . PMID 2112744 .    
  10. ^ a b c Хеберт, Пол Д. Н.; Цивинская, Алина; Болл, Шелли Л .; ДеВаард, Джереми Р. (07.02.2003). «Биологическая идентификация с помощью штрих-кодов ДНК» . Труды Королевского общества B: биологические науки . 270 (1512): 313–321. DOI : 10.1098 / rspb.2002.2218 . ISSN 1471-2954 . PMC 1691236 . PMID 12614582 .   
  11. ^ Folmer, O .; Черный, М .; Hoeh, W .; Lutz, R .; Вриенхук, Р. (октябрь 1994 г.). «Праймеры ДНК для амплификации субъединицы I митохондриальной цитохром с оксидазы из различных беспозвоночных многоклеточных». Молекулярная морская биология и биотехнология . 3 (5): 294–299. ISSN 1053-6426 . PMID 7881515 .  
  12. ^ a b Пьер, Таберле (02.02.2018). Экологическая ДНК: для исследования и мониторинга биоразнообразия . Бонин, Орели, 1979-. Оксфорд. ISBN 9780191079993. OCLC  1021883023 .
  13. ^ Jelger Herder; А. Валентини; Э. Бельмен; Т. Дежан; JJCW Ван Делфт; П.Ф. Томсен; П. Таберлет (2014), Экологическая ДНК - обзор возможных применений для обнаружения (инвазивных) видов. , RAVON, DOI : 10.13140 / rg.2.1.4002.1208
  14. ^ Schrader, C .; Schielke, A .; Ellerbroek, L .; Джон Р. (2012). «Ингибиторы ПЦР - возникновение, свойства и удаление» . Журнал прикладной микробиологии . 113 (5): 1014–1026. DOI : 10.1111 / j.1365-2672.2012.05384.x . ISSN 1365-2672 . PMID 22747964 . S2CID 30892831 .   
  15. ^ Саволайнен, Винсент; Коуэн, Робин С; Фоглер, Альфрид П.; Родерик, Джордж К; Лейн, Ричард (2005-10-29). «К написанию энциклопедии жизни: введение в штрих-кодирование ДНК» . Философские труды Королевского общества B: биологические науки . 360 (1462): 1805–1811. DOI : 10.1098 / rstb.2005.1730 . ISSN 0962-8436 . PMC 1609222 . PMID 16214739 .   
  16. ^ Пигготт, Максин П. (2016). «Оценка влияния лабораторных протоколов на вероятность обнаружения eDNA для пресноводных рыб, находящихся под угрозой исчезновения» . Экология и эволюция . 6 (9): 2739–2750. DOI : 10.1002 / ece3.2083 . ISSN 2045-7758 . PMC 4798829 . PMID 27066248 .   
  17. ^ Ма, Хунцзюань; Стюарт, Кэтрин; Лугид, Стивен; Чжэн, Цзиньсонг; Ван, Юйсян; Чжао, Цзяньфу (2016). «Характеристика, оптимизация и проверка маркеров ДНК окружающей среды (еДНК) для обнаружения находящихся под угрозой исчезновения водных млекопитающих». Ресурсы по сохранению генетики . 8 (4): 561–568. DOI : 10.1007 / s12686-016-0597-9 . ISSN 1877-7252 . S2CID 1613649 .  
  18. ^ Д'Амор, Розалинда; Иджаз, Умер Зишан; Ширмер, Мелани; Кенни, Джон Дж .; Грегори, Ричард; Дарби, Алистер С .; Шакья, Мигун; Подар, Мирча; Айва, Кристофер (2016-01-14). «Комплексное сравнительное исследование протоколов и платформ секвенирования для профилирования сообщества 16S рРНК» . BMC Genomics . 17 (1): 55. DOI : 10,1186 / s12864-015-2194-9 . ISSN 1471-2164 . PMC 4712552 . PMID 26763898 .   
  19. ^ Кресс, WJ; Эриксон, DL (26 февраля 2008 г.). «Штрих-коды ДНК: гены, геномика и биоинформатика» . Труды Национальной академии наук . 105 (8): 2761–2762. Bibcode : 2008PNAS..105.2761K . DOI : 10.1073 / pnas.0800476105 . ISSN 0027-8424 . PMC 2268532 . PMID 18287050 .   
  20. ^ a b c d e Purty RS, Чаттерджи С. "Штрих-кодирование ДНК: эффективный метод в молекулярной таксономии". Остин Журнал биотехнологии и биоинженерии . 3 (1): 1059.
  21. ^ а б Хеберт, Пол Д. Н.; Ратнасингхам, Судживан; де Ваард, Джереми Р. (07.08.2003). «Штрих-кодирование животной жизни: расхождения субъединицы 1 цитохром с оксидазы среди близкородственных видов» . Труды Королевского общества B: биологические науки . 270 (Suppl_1): S96-9. DOI : 10.1098 / RSBL.2003.0025 . ISSN 1471-2954 . PMC 1698023 . PMID 12952648 .   
  22. ^ Blaxter, Марк Л. (2004-04-29). Годфрей, HCJ; Кнапп, С. (ред.). «Обещание таксономии ДНК» . Философские труды Лондонского королевского общества. Серия B: Биологические науки . 359 (1444): 669–679. DOI : 10.1098 / rstb.2003.1447 . ISSN 1471-2970 . PMC 1693355 . PMID 15253352 .   
  23. ^ Фазекас, Арон Дж .; Берджесс, Кевин С .; Kesanakurti, Prasad R .; Грэм, Шон У .; Newmaster, Стивен Дж .; Муж, Брайан К .; Перси, Диана М .; Хаджибабаи, Мехрдад; Барретт, Спенсер CH (30 июля 2008 г.). ДеСалл, Роберт (ред.). «Множественные мультилокусные штрих-коды ДНК из пластидного генома одинаково хорошо различают виды растений» . PLOS ONE . 3 (7): e2802. Bibcode : 2008PLoSO ... 3.2802F . DOI : 10.1371 / journal.pone.0002802 . ISSN 1932-6203 . PMC 2475660 . PMID 18665273 .   
  24. ^ Кресс, У. Джон; Эриксон, Дэвид Л. (2007-06-06). Шиу, Шин-Хан (ред.). «Глобальный штрих-код ДНК с двумя локусами для наземных растений: кодирующий ген rbcL дополняет некодирующую спейсерную область trnH-psbA» . PLOS ONE . 2 (6): e508. Bibcode : 2007PLoSO ... 2..508K . DOI : 10.1371 / journal.pone.0000508 . ISSN 1932-6203 . PMC 1876818 . PMID 17551588 .   
  25. ^ Janda, JM; Эбботт, SL (01.09.2007). «Секвенирование гена 16S рРНК для идентификации бактерий в диагностической лаборатории: плюсы, опасности и ловушки» . Журнал клинической микробиологии . 45 (9): 2761–2764. DOI : 10.1128 / JCM.01228-07 . ISSN 0095-1137 . PMC 2045242 . PMID 17626177 .   
  26. ^ a b Смит, М. Алекс; Бертран, Клаудиа; Кросби, Кейт; Eveleigh, Eldon S .; Фернандес-Триана, Хосе; Фишер, Брайан Л .; Гиббс, Джейсон; Хаджибабаи, Мехрдад; Hallwachs, Винни (2012-05-02). Барсук, Джонатан Х. (ред.). " Wolbachia и насекомые, кодирующие штрих- код ДНК: закономерности, потенциал и проблемы" . PLOS ONE . 7 (5): e36514. Bibcode : 2012PLoSO ... 736514S . DOI : 10.1371 / journal.pone.0036514 . ISSN 1932-6203 . PMC 3342236 . PMID 22567162 .   
  27. ^ a b Ссылки, Мэтью G .; Dumonceaux, Tim J .; Хеммингсен, Шон М .; Хилл, Джанет Э. (26 ноября 2012 г.). Нойфельд, Джош (ред.). «Универсальная мишень шаперонина-60 - это штрих-код для бактерий, который позволяет De Novo собирать данные метагеномной последовательности» . PLOS ONE . 7 (11): e49755. Bibcode : 2012PLoSO ... 749755L . DOI : 10.1371 / journal.pone.0049755 . ISSN 1932-6203 . PMC 3506640 . PMID 23189159 .   
  28. ^ a b Случай, RJ; Boucher, Y .; Dahllof, I .; Holmstrom, C .; Дулиттл, ВФ; Кьеллеберг, С. (01.01.2007). «Использование 16S рРНК и генов rpoB в качестве молекулярных маркеров для исследований микробной экологии» . Прикладная и экологическая микробиология . 73 (1): 278–288. DOI : 10,1128 / AEM.01177-06 . ISSN 0099-2240 . PMC 1797146 . PMID 17071787 .   
  29. ^ Bellemain, Ева; Карлсен, Тор; Брохманн, Кристиан; Куассак, Эрик; Таберле, Пьер; Каузеруд, Ховард (2010). «ЕГО как штрих-код ДНК в окружающей среде для грибов: подход in silico выявляет потенциальные ошибки ПЦР» . BMC Microbiology . 10 (1): 189. DOI : 10,1186 / 1471-2180-10-189 . ISSN 1471-2180 . PMC 2909996 . PMID 20618939 .   
  30. ^ Seifert, KA; Самсон, РА; deWaard, JR; Houbraken, J .; Левеск, Калифорния; Moncalvo, J.-M .; Louis-Seize, G .; Хеберт, PDN (2007-03-06). «Перспективы идентификации грибов с использованием штрих-кодов CO1 ДНК, с Penicillium в качестве тестового примера» . Труды Национальной академии наук . 104 (10): 3901–3906. DOI : 10.1073 / pnas.0611691104 . ISSN 0027-8424 . PMC 1805696 . PMID 17360450 .   
  31. ^ Dentinger, Bryn TM; Дидух, Марина Юрьевна; Монкальво, Жан-Марк (22 сентября 2011). Шируотер, Бернд (ред.). «Сравнение COI и ITS в качестве маркеров штрих-кода ДНК для грибов и их союзников (Agaricomycotina)» . PLOS ONE . 6 (9): e25081. Bibcode : 2011PLoSO ... 625081D . DOI : 10.1371 / journal.pone.0025081 . ISSN 1932-6203 . PMC 3178597 . PMID 21966418 .   
  32. ^ а б Хаунд, Полашри; Джоши, SR (октябрь 2014 г.). «Штрих-кодирование ДНК диких съедобных грибов, потребляемых этническими племенами Индии». Джин . 550 (1): 123–130. DOI : 10.1016 / j.gene.2014.08.027 . PMID 25130907 . 
  33. ^ Лобо, Хорхе; Коста, Педро М.; Тейшейра, Маркос А.Л .; Феррейра, Мария С.Г .; Коста, Мария Х; Коста, Филипе О (2013). «Улучшенные праймеры для амплификации штрих-кодов ДНК из широкого спектра морских многоклеточных животных» . BMC Ecology . 13 (1): 34. DOI : 10,1186 / 1472-6785-13-34 . ISSN 1472-6785 . PMC 3846737 . PMID 24020880 .   
  34. ^ Yacoub, Haitham A .; Fathi, Moataz M .; Садек, Махмуд А. (04.03.2015). «Использование гена цитохрома b мтДНК в качестве маркера штрих-кодирования ДНК в линиях кур». Митохондриальная ДНК . 26 (2): 217–223. DOI : 10.3109 / 19401736.2013.825771 . ISSN 1940-1736 . PMID 24020964 . S2CID 37802920 .   
  35. ^ Siddappa, Чандра Мохан; Шайни, Мохини; Дас, Асит; Доресвами, Рамеш; Шарма, Анил К .; Гупта, Правин К. (2013). «Характеристика последовательности митохондриального гена 12S рРНК у мышей оленя ( Moschiola indica ) для идентификации видов на основе ПЦР-ПДРФ» . Международная молекулярная биология . 2013 : 783925. дои : 10,1155 / 2013/783925 . ISSN 2090-2182 . PMC 3885226 . PMID 24455258 .   
  36. ^ Vences, Мигель; Томас, Мейке; ван дер Мейден, Арье; Киари, Иления; Виейтес, Дэвид Р. (16 марта 2005 г.). «Сравнительная характеристика гена 16S рРНК при штрих-кодировании ДНК амфибий» . Границы зоологии . 2 (1): 5. DOI : 10,1186 / 1742-9994-2-5 . ISSN 1742-9994 . PMC 555853 . PMID 15771783 .   
  37. ^ Чен, Шилин; Яо, Хуэй; Хан, Цзяньпин; Лю, Чанг; Сун, Цзинъюань; Ши, Линьчунь; Чжу, Инцзе; Ма, Синье; Гао, Тин (07.01.2010). Гилберт, М. Томас П. (ред.). «Валидация области ITS2 в качестве нового штрих-кода ДНК для идентификации видов лекарственных растений» . PLOS ONE . 5 (1): e8613. Bibcode : 2010PLoSO ... 5.8613C . DOI : 10.1371 / journal.pone.0008613 . ISSN 1932-6203 . PMC 2799520 . PMID 20062805 .   
  38. ^ Теодоридис, Спирос; Стефанаки, Анастасия; Тезкан, Мельтем; Аки, Джунейт; Коккини, Стелла; Влахонасиос, Константинос Э. (июль 2012 г.). «Штрих-кодирование ДНК в местных растениях семейства Labiatae (Lamiaceae) с острова Хиос (Греция) и прилегающего полуострова Чешме-Карабурун (Турция)». Ресурсы молекулярной экологии . 12 (4): 620–633. DOI : 10.1111 / j.1755-0998.2012.03129.x . PMID 22394710 . S2CID 2227349 .  
  39. ^ Ян, Инь; Чжай, Яньхун; Лю, Тао; Чжан, Фанминь; Цзи, Юнхэн (январь 2011 г.). «Обнаружение Valeriana jatamansi в качестве примеси лекарственного Парижа по изменению длины хлоропласта psb A- trn H области» (PDF) . Planta Medica . 77 (1): 87–91. DOI : 10,1055 / с-0030-1250072 . ISSN 0032-0943 . PMID 20597045 .   
  40. ^ Гао, Тин; Яо, Хуэй; Сун, Цзинъюань; Лю, Чанг; Чжу, Инцзе; Ма, Синье; Пан, Сяохуэй; Сюй, Хунси; Чен, Шилин (июль 2010 г.). «Идентификация лекарственных растений семейства Fabaceae с использованием потенциального штрих-кода ДНК ITS2». Журнал этнофармакологии . 130 (1): 116–121. DOI : 10.1016 / j.jep.2010.04.026 . PMID 20435122 . 
  41. ^ Weisburg WG; Сараи СМ; Пеллетье DA; Лейн DJ (1991). «Амплификация рибосомальной ДНК 16S для филогенетических исследований» . Журнал бактериологии . 173 (2): 697–703. DOI : 10.1128 / jb.173.2.697-703.1991 . PMC 207061 . PMID 1987160 .  
  42. ↑ Макарова, Ольга; Контальдо, Николетта; Палтриньери, Саманта; Кавубе, Джефри; Бертаччини, Ассунта; Николайсен, Могенс (18 декабря 2012 г.). Ву, Патрик CY. (ред.). «Штрих-кодирование ДНК для идентификации« Candidatus Phytoplasmas »с использованием фрагмента гена фактора элонгации Tu» . PLOS ONE . 7 (12): e52092. Bibcode : 2012PLoSO ... 752092M . DOI : 10.1371 / journal.pone.0052092 . ISSN 1932-6203 . PMC 3525539 . PMID 23272216 .   
  43. ^ Шнайдер, Кевин Л .; Марреро, Глоримар; Альварес, Энн М .; Престинг, Гернот Г. (2011-04-21). Бересвилл, Стефан (ред.). «Классификация ассоциированных с растением бактерий с использованием RIF, ДНК-маркера, полученного с помощью компьютерных методов» . PLOS ONE . 6 (4): e18496. Bibcode : 2011PLoSO ... 618496S . DOI : 10.1371 / journal.pone.0018496 . ISSN 1932-6203 . PMC 3080875 . PMID 21533033 .   
  44. ^ Лю, Линь; Хуан, Сяолей; Чжан, Жюль; Цзян, Лиюнь; Цяо, Гексия (январь 2013 г.). «Филогенетическое соответствие между Mollitrichosiphum (Aphididae: Greenideinae) и Buchnera указывает на параллельную эволюцию насекомых-бактерий». Систематическая энтомология . 38 (1): 81–92. DOI : 10.1111 / j.1365-3113.2012.00647.x . S2CID 84702103 . 
  45. ^ Гао, Жуйфан; Чжан, Гуйминь (ноябрь 2013 г.). «Возможности штрих-кодирования ДНК для обнаружения карантинных грибов» . Фитопатология . 103 (11): 1103–1107. DOI : 10,1094 / фито-12-12-0321-R . ISSN 0031-949X . PMID 23718836 .  
  46. ^ Стилоу, JB; Левеск, Калифорния; Зейферт, KA; Meyer, W .; Ириний, Л .; Smits, D .; Renfurm, R .; Verkley, GJM; Groenewald, M .; Чадули, Д .; Lomascolo, A .; Welti, S .; Lesage-Meessen, L .; Favel, A .; Аль-Хатми, AMS; Damm, U .; Yilmaz, N .; Houbraken, J .; Lombard, L .; Quaedvlieg, W .; Binder, M .; Ваас, ЛАИ; Ву, Д .; Юрков, А .; Begerow, D .; Roehl, O .; Guerreiro, M .; Fonseca, A .; Самерпитак, К .; ван Дипенинген, AD; Долатабади, S .; Морено, Л. Ф.; Casaregola, S .; Mallet, S .; Jacques, N .; Roscini, L .; Egidi, E .; Bizet, C .; Garcia-Hermoso, D .; Мартин, депутат; Deng, S .; Groenewald, JZ; Боеут, Т .; де Бир, ZW; Barnes, I .; Duong, TA; Вингфилд, MJ; де Хуг, GS; Crous, PW; Льюис, Коннектикут; Hambleton, S .; Мусса, ТАА; Аль-Захрани, HS; Альмаграби, О.А.; Louis-Seize, G .; Assabgui, R .; McCormick, W .; Omer, G .; Дукик, К .;Cardinali, G .; Eberhardt, U .; de Vries, M .; Роберт В. (2015).«Один гриб, какие гены? Разработка и оценка универсальных праймеров для потенциальных вторичных штрих-кодов ДНК грибов» . Персония . 35 : 242–263. DOI : 10.3767 / 003158515X689135 . PMC  4713107 . PMID  26823635 .
  47. ^ Мейер, Виланд; Ирини, Ласло; Минь, Туи Ви Хоанг; Роберт, Винсент; Гарсия-Эрмосо, Деа; Деснос-Оливье, Мари; Юраярт, Чомпоонек; Цанг, Чи-Цзин; Ли, Чун-И; Ву, Патрик CY; Пчелин, Иван Михайлович; Урласс, Силке; Ненофф, Пьетро; Чиндампорн, Ария; Чен, Шарон; Хеберт, Пол Д. Н.; Соррелл, Таня С .; Рабочая группа ISHAM по штрих-кодированию патогенных грибов (2018). «Создание базы данных для фактора удлинения трансляции вторичного штрих-кода ДНК грибов 1α (TEF1α)». Геном . 62 (3): 160–169. DOI : 10.1139 / GEN-2018-0083 . PMID 30465691 . 
  48. ^ Джайл, Джиллиан Х .; Стерн, Ровена Ф .; Джеймс, Эрик Р .; Килинг, Патрик Дж. (Август 2010 г.). «Штрих-кодирование ДНК Chlorarachniophytes с использованием последовательностей ITS нуклеоморфа». Журнал психологии . 46 (4): 743–750. DOI : 10.1111 / j.1529-8817.2010.00851.x . S2CID 26529105 . 
  49. ^ Strüder-Kypke, Микаэл С .; Линн, Денис Х. (25 марта 2010 г.). «Сравнительный анализ гена субъединицы I митохондриальной цитохром с оксидазы (COI) у инфузорий (Alveolata, Ciliophora) и оценка его пригодности в качестве маркера биоразнообразия». Систематика и биоразнообразие . 8 (1): 131–148. DOI : 10.1080 / 14772000903507744 . ISSN 1477-2000 . S2CID 83996912 .  
  50. ^ a b Хамшер, Сара Э .; LeGresley, Murielle M .; Мартин, Дженнифер Л .; Сондерс, Гэри В. (2013-10-09). Крэндалл, Кейт А. (ред.). «Сравнение морфологических и молекулярных исследований для оценки видового богатства Chaetoceros и Thalassiosira (Bacillariophyta) в заливе Фанди» . PLOS ONE . 8 (10): e73521. Bibcode : 2013PLoSO ... 873521H . DOI : 10.1371 / journal.pone.0073521 . ISSN 1932-6203 . PMC 3794052 . PMID 24130665 .   
  51. ^ Качмарска, Ирена; Эрман, Джеймс Майкл; Мониш, Моника Баррос Джойс; Давидович, Николай (сентябрь 2009 г.). «Фенотипическая и генетическая структура межпородных популяций диатомовых водорослей Tabularia fasciculata (Bacillariophyta)». Phycologia . 48 (5): 391–403. DOI : 10.2216 / 08-74.1 . ISSN 0031-8884 . S2CID 84919305 .  
  52. ^ Вейганд, Ханна; Beermann, Arne J .; Чампор, Федор; Costa, Filipe O .; Чабай, Золтан; Дуарте, София; Гейгер, Маттиас Ф .; Грабовский, Михал; Риме, Фредерик (14 марта 2019 г.). «Справочные библиотеки штрих-кодов ДНК для мониторинга водной биоты в Европе: анализ пробелов и рекомендации для будущей работы». bioRxiv . 678 : 499–524. Bibcode : 2019ScTEn.678..499W . DOI : 10.1101 / 576553 . ЛВП : 11250/2608962 . PMID 31077928 . S2CID 92160002 .  
  53. ^ Gottschling M, J Chacón, A erdoner Čalasan, St Neuhaus, J Kretschmann, H Stibor & U John (2020): Филогенетическое размещение экологических последовательностей с использованием таксономически надежных баз данных помогает строго оценить биоразнообразие динофитов в баварских озерах (Германия). Freshw Biol 65: 193–208. DOI : 10.1111 / fwb.13413
  54. ^ Rdmpage (2016), Международный проект «Штрих-код жизни» (iBOL) (набор данных), Институт биоразнообразия, здоровья животных и сравнительной медицины, Колледж медицинских, ветеринарных и биологических наук, Университет Глазго, doi : 10,15468 / inygc6 , получено 2019 -05-14
  55. ^ Ратнасингхэм, Судживан; Хеберт, Пол Д. Н. (24 января 2007 г.). «СТАРТОВЫЕ КОДИРОВКИ: жирный: Штрих-код системы данных о жизни (http://www.barcodinglife.org): СТАРТОВЫЕ КОДЫ» . Заметки о молекулярной экологии . 7 (3): 355–364. DOI : 10.1111 / j.1471-8286.2007.01678.x . PMC 1890991 . PMID 18784790 .  
  56. ^ Нильссон, Рольф Хенрик; Ларссон, Карл-Хенрик; Тейлор, Энди Ф.С.; Бенгтссон-Пальме, Йохан; Jeppesen, Thomas S .; Шигель, Дмитрий; Кеннеди, Питер; Пикард, Кэтрин; Глёкнер, Фрэнк Оливер (8 января 2019 г.). «База данных UNITE для молекулярной идентификации грибов: работа с темными таксонами и параллельные таксономические классификации» . Исследования нуклеиновых кислот . 47 (D1): D259 – D264. DOI : 10.1093 / NAR / gky1022 . ISSN 0305-1048 . PMC 6324048 . PMID 30371820 .   
  57. ^ Римет, Фредерик; Гусев Евгений; Калерт, Мария; Келли, Мартин; Куликовский, Максим; Мальцев Евгений; Манн, Дэвид; Пфаннкухен, Мартин; Тробахо, Роза (14 февраля 2019 г.). «Diat.barcode, библиотека штрих-кодов открытого доступа для диатомовых водорослей» (набор данных). Portail Data Inra. DOI : 10.15454 / TOMBYZ . Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  58. ^ Риме, Фредерик; Шомей, Филипп; Кек, Франсуа; Кермаррек, Ленаиг; Васселон, Валентин; Калерт, Мария; Франк, Ален; Бушез, Аньес (2016). «R-Syst :: diatom: открытая и тщательно отобранная база данных штрих-кодов для мониторинга диатомовых водорослей и пресной воды» . База данных . 2016 : baw016. DOI : 10,1093 / базы данных / baw016 . ISSN 1758-0463 . PMC 4795936 . PMID 26989149 .   
  59. ^ Schloss, Патрик Д .; Весткотт, Сара Л .; Рябин, Томас; Холл, Жюстин Р .; Хартманн, Мартин; Холлистер, Эмили Б.; Лесневски, Райан А .; Окли, Брайан Б.; Парки, Донован Х .; Робинсон, Кортни Дж .; Сахл, Джейсон У .; Стрес, Блаж .; Thallinger, Gerhard G .; Хорн, Дэвид Дж .; фургон. Вебер, Кэрол Ф. (2009). «Представляем mothur: программное обеспечение с открытым исходным кодом, независимое от платформы, поддерживаемое сообществом для описания и сравнения микробных сообществ» . Прикладная и экологическая микробиология . 75 (23): 7537–41. DOI : 10,1128 / AEM.01541-09 . OCLC 780918718 . PMC 2786419 . PMID 19801464 .   
  60. ^ Эдгар, Роберт C (2013-08-18). «UPARSE: высокоточные последовательности OTU из микробных считываний ампликона». Методы природы . 10 (10): 996–998. DOI : 10.1038 / nmeth.2604 . ISSN 1548-7091 . PMID 23955772 . S2CID 7181682 .   
  61. ^ Капорасо, Дж. Грегори; Кучински, Джастин; Stombaugh, Джесси; Биттингер, Кайл; Бушмен, Фредерик Д.; Костелло, Элизабет К; Фирер, Ной; Пенья, Антонио Гонсалес; Гудрич, Джулия К. (май 2010 г.). «QIIME позволяет анализировать высокопроизводительные данные секвенирования сообщества» . Методы природы . 7 (5): 335–336. DOI : 10.1038 / nmeth.f.303 . ISSN 1548-7091 . PMC 3156573 . PMID 20383131 .   
  62. ^ Афган, Энис; Бейкер, Даннон; Батют, Беренис; ван ден Бик, Мариус; Бувье, Дэйв; Чех, Мартин; Чилтон, Джон; Клементс, Дэйв; Кораор, Нейт (2018-07-02). «Платформа Galaxy для доступных, воспроизводимых и совместных биомедицинских анализов: обновление 2018 г.» . Исследования нуклеиновых кислот . 46 (W1): W537 – W544. DOI : 10.1093 / NAR / gky379 . ISSN 0305-1048 . PMC 6030816 . PMID 29790989 .   
  63. ^ Бойер, Фредерик; Мерсье, Селин; Бонин, Орели; Ле Бра, Иван; Таберле, Пьер; Куассак, Эрик (26 мая 2015 г.). "obitools: программный пакет, созданный на основе aunix для метабаркодирования ДНК" Ресурсы молекулярной экологии . 16 (1): 176–182. DOI : 10.1111 / 1755-0998.12428 . ISSN 1755-098X . PMID 25959493 . S2CID 39412858 .   
  64. ^ Эльбрехт, Васко (2019-04-30), GitHub - VascoElbrecht / JAMP: JAMP: просто еще один конвейер метабаркодирования. , получено 14.05.2019
  65. ^ Normandeau, Эрик (2020-01-21), GitHub - enormandeau / барк: Барк: анализ metabarcoding окружающей среды ДНК. , дата обращения 21.01.2020
  66. ^ Каллахан, Бенджамин Дж; Макмерди, Пол Дж; Розен, Майкл Дж; Хан, Эндрю В; Джонсон, Эми Джо А.; Холмс, Сьюзан П. (июль 2016 г.). «DADA2: вывод образца с высоким разрешением из данных ампликона Illumina» . Природные методы . 13 (7): 581–583. DOI : 10.1038 / nmeth.3869 . ISSN 1548-7091 . PMC 4927377 . PMID 27214047 .   
  67. ^ Макмерди, Пол Дж .; Холмс, Сьюзен (2014). «Не тратьте, не хотите: почему разрежение данных микробиома недопустимо» . PLOS Вычислительная биология . 10 (4): e1003531. arXiv : 1310,0424 . Bibcode : 2014PLSCB..10E3531M . DOI : 10.1371 / journal.pcbi.1003531 . PMC 3974642 . PMID 24699258 .  
  68. ^ Валиенте, Габриэль; Янссон, Джеспер; Клементе, Хосе Карлос; Алонсо-Алемани, Даниэль (10.10.2011). «Таксономическое присвоение в метагеномике с TANGO» . EMBnet.journal . 17 (2): 16–20. DOI : 10.14806 / ej.17.2.237 . ISSN 2226-6089 . 
  69. ^ а б Шнелл, Ида Бёрхольм; Томсен, Филип Фрэнсис; Уилкинсон, Николас; Расмуссен, Мортен; Дженсен, Ларс Р.Д .; Виллерслев, Эске; Бертельсен, Мадс Ф .; Гилберт, М. Томас П. (апрель 2012 г.). «Скрининг биоразнообразия млекопитающих с использованием ДНК пиявок» . Текущая биология . 22 (8): R262 – R263. DOI : 10.1016 / j.cub.2012.02.058 . PMID 22537625 . S2CID 18058748 .  
  70. ^ Субрата., Триведи (2016). Штрих-кодирование ДНК в морской перспективе: оценка и сохранение биоразнообразия . Ансари, Абид Али., Гош, Санкар К., Рехман, Хасибур. Чам: Издательство Springer International. ISBN 9783319418407. OCLC  958384953 .
  71. ^ Хеберт, Пол DN; Stoeckle, Mark Y .; Землак, Тайлер С .; Фрэнсис, Чарльз М. (октябрь 2004 г.). «Идентификация птиц с помощью штрих-кодов ДНК» . PLOS Биология . 2 (10): e312. DOI : 10.1371 / journal.pbio.0020312 . ISSN 1545-7885 . PMC 518999 . PMID 15455034 .   
  72. ^ Коста, Филипе О; Карвалью, Гэри Р. (декабрь 2007 г.). «Инициатива« Штрих-код жизни »: синопсис и предполагаемые социальные последствия ДНК-штрих-кодирования рыб» . Геномика, общество и политика . 3 (2): 29. DOI : 10,1186 / 1746-5354-3-2-29 . ISSN 1746-5354 . PMC 5425017 .  
  73. ^ Lahaye, R .; van der Bank, M .; Богарин, Д .; Warner, J .; Пупулин, Ф .; Gigot, G .; Maurin, O .; Duthoit, S .; Барраклаф, Т.Г. (26 февраля 2008 г.). «Штрих-кодирование ДНК флоры горячих точек биоразнообразия» . Труды Национальной академии наук . 105 (8): 2923–2928. DOI : 10.1073 / pnas.0709936105 . ISSN 0027-8424 . PMC 2268561 . PMID 18258745 .   
  74. ^ а б Сюй, Сун-Чжи; Ли, Чжэнь-Ю; Цзинь, Сяо-Хуа (январь 2018 г.). «Штрих-кодирование ДНК инвазивных растений в Китае: ресурс для идентификации инвазивных растений». Ресурсы молекулярной экологии . 18 (1): 128–136. DOI : 10.1111 / 1755-0998.12715 . PMID 28865184 . S2CID 24911390 .  
  75. ^ Лю, Цзюньнин; Цзян, Цзиамей; Песня, Шули; Торнабене, Люк; Хабаррия, Райан; Naylor, Gavin JP; Ли, Ченхун (декабрь 2017 г.). «Мультилокусное штрих-кодирование ДНК - идентификация видов с мультилокусными данными» . Научные отчеты . 7 (1): 16601. Bibcode : 2017NatSR ... 716601L . DOI : 10.1038 / s41598-017-16920-2 . ISSN 2045-2322 . PMC 5709489 . PMID 29192249 .   
  76. ^ Нагоши, Родни Н .; Брамбила, Джульета; Мигер, Роберт Л. (ноябрь 2011 г.). «Использование штрих-кодов ДНК для идентификации инвазивных видов армейских червей Spodoptera во Флориде» . Журнал насекомых . 11 (154): 154. DOI : 10,1673 / 031.011.15401 . ISSN 1536-2442 . PMC 3391933 . PMID 22239735 .   
  77. ^ Тонгтам на Аюдхая, Прадипунт; Муангмай, Наронгрит; Банджонгсат, Нувади; Сингчат, Ворапонг; Джанекиткарн, Соммаи; Пейачокнагул, Сурин; Шрикулнатх, Корнсорн (июнь 2017 г.). «Раскрытие загадочного разнообразия анемонов родов Amphiprion и Premnas (Perciformes: Pomacentridae) в Таиланде с помощью штрих-кодов митохондриальной ДНК» . Сельское хозяйство и природные ресурсы . 51 (3): 198–205. DOI : 10.1016 / j.anres.2017.07.001 .
  78. ^ Hebert, PDN; Пентон, EH; Бернс, JM; Janzen, DH; Hallwachs, W. (2004-10-12). «Десять видов в одном: штрих-кодирование ДНК позволяет выявить загадочные виды у неотропической шкиперной бабочки Astraptes fulgerator » . Труды Национальной академии наук . 101 (41): 14812–14817. Bibcode : 2004PNAS..10114812H . DOI : 10.1073 / pnas.0406166101 . ISSN 0027-8424 . PMC 522015 . PMID 15465915 .   
  79. ^ Брауэр, Эндрю В.З. (июнь 2006 г.). «Проблемы со штрих-кодами ДНК для определения границ видов:« Десять видов » Astraptes fulgerator пересмотрены (Lepidoptera: Hesperiidae)». Систематика и биоразнообразие . 4 (2): 127–132. DOI : 10.1017 / S147720000500191X . ISSN 1477-2000 . S2CID 54687052 .  
  80. ^ Смит, Массачусетс; Вудли, штат Невада; Janzen, DH; Hallwachs, W .; Хеберт, ПДН (07.03.2006). «Штрих-коды ДНК выявляют скрытую специфичность хозяина в пределах предполагаемых многоядных представителей рода паразитоидных мух (Diptera: Tachinidae)» . Труды Национальной академии наук . 103 (10): 3657–3662. DOI : 10.1073 / pnas.0511318103 . ISSN 0027-8424 . PMC 1383497 . PMID 16505365 .   
  81. ^ Brasier, Мадлен Дж .; Виклунд, Елена; Нил, Ленка; Джеффрис, Рэйчел; Линсе, Катрин; Рул, Генри; Гловер, Адриан Г. (ноябрь 2016 г.). «Штрих-кодирование ДНК раскрывает загадочное разнообразие у 50% глубоководных антарктических полихет» . Королевское общество «Открытая наука» . 3 (11): 160432. Bibcode : 2016RSOS .... 360432B . DOI : 10,1098 / rsos.160432 . ISSN 2054-5703 . PMC 5180122 . PMID 28018624 .   
  82. ^ Помпанон, Франсуа; Дигл, Брюс Э .; Саймондсон, Уильям О.К .; Браун, Дэвид С .; Jarman, Simon N .; Таберле, Пьер (апрель 2012 г.). «Кто что ест: оценка диеты с использованием секвенирования следующего поколения: АНАЛИЗ ДИЕТЫ NGS» . Молекулярная экология . 21 (8): 1931–1950. DOI : 10.1111 / j.1365-294X.2011.05403.x . PMID 22171763 . S2CID 10013333 .  
  83. ^ Валентини, Алиса; Помпанон, Франсуа; Таберле, Пьер (февраль 2009 г.). «Штрих-кодирование ДНК для экологов». Тенденции в экологии и эволюции . 24 (2): 110–117. DOI : 10.1016 / j.tree.2008.09.011 . PMID 19100655 . 
  84. ^ a b c Kaunisto, Kari M .; Рослин, Томас; Sääksjärvi, Ilari E .; Вестеринен, Ээро Дж. (Октябрь 2017 г.). «Гранулы доказательства: первое представление о составе рациона взрослых стрекоз, выявленных при метабаркодировании фекалий» . Экология и эволюция . 7 (20): 8588–8598. DOI : 10.1002 / ece3.3404 . PMC 5648679 . PMID 29075474 .  
  85. ^ Хармс-Туохи, Калифорния; Schizas, Nv; Аппелдорн, рупии (2016-10-25). «Использование метабаркодирования ДНК для анализа содержимого желудка у инвазивных крылаток Pterois volitans в Пуэрто-Рико» . Серия «Прогресс морской экологии» . 558 : 181–191. Bibcode : 2016MEPS..558..181H . DOI : 10,3354 / meps11738 . ISSN 0171-8630 . 
  86. ^ Ковальчик, Рафал; Таберле, Пьер; Куассак, Эрик; Валентини, Алиса; Микель, Кристиан; Камински, Томаш; Войчик, Ян М. (февраль 2011 г.). «Влияние хозяйственной практики на рацион крупных травоядных - случай европейского зубра в Беловежской пуще (Польша)». Экология и управление лесами . 261 (4): 821–828. DOI : 10.1016 / j.foreco.2010.11.026 .
  87. ^ Николс, Рут V .; Cromsigt, Joris PGM; Спонг, Горан (декабрь 2015 г.). «Использование eDNA для экспериментальной проверки предпочтений просмотра копытными животными» . SpringerPlus . 4 (1): 489. DOI : 10,1186 / s40064-015-1285-г . ISSN 2193-1801 . PMC 4565800 . PMID 26380165 .   
  88. ^ Agusti, N .; Шайлер, ИП; Харвуд, JD; Vaughan, IP; Сандерленд, штат Коннектикут; Саймондсон, WOC (декабрь 2003 г.). «Коллембола как альтернативная добыча пауков в пахотных экосистемах: обнаружение добычи у хищников с использованием молекулярных маркеров». Молекулярная экология . 12 (12): 3467–3475. DOI : 10.1046 / j.1365-294X.2003.02014.x . ISSN 0962-1083 . PMID 14629361 . S2CID 7985256 .   
  89. ^ Валентини, Алиса; Микель, Кристиан; Наваз, Мухаммед Али; Беллемейн, Ева; Куассак, Эрик; Помпанон, Франсуа; Гилли, Людовик; Круод, Коринн; Насчетти, Джузеппе (январь 2009 г.). «Новые перспективы в анализе диеты на основе штрих-кодирования ДНК и параллельного пиросеквенирования: подход trn L». Ресурсы молекулярной экологии . 9 (1): 51–60. DOI : 10.1111 / j.1755-0998.2008.02352.x . PMID 21564566 . S2CID 5308081 .  
  90. ^ Фридман, Мелисса; Фернандес, Мерседес; Бэкер, Лотарингия; Дики, Роберт; Бернштейн, Джеффри; Шранк, Кэтлин; Киблер, Стивен; Стефан, Венди; Гриббл, Мэтью (14 марта 2017 г.). «Обновленный обзор отравления рыбой сигуатера: клиническое, эпидемиологическое, экологическое и общественное здравоохранение» . Морские препараты . 15 (3): 72. DOI : 10,3390 / md15030072 . ISSN 1660-3397 . PMC 5367029 . PMID 28335428 .   
  91. ^ a b c d e f Павловски, Ян; Келли-Куинн, Мэри; Альтерматт, Флориан; Апотелос-Перре-Жантиль, Лаура; Бежа, Педро; Боггеро, Анджела; Борха, Ангел; Бушез, Аньес; Кордье, Тристан (2018). «Будущее биотических индексов в экуогеномную эру: интеграция (д) метабаркодирования ДНК в биологическую оценку водных экосистем» . Наука об окружающей среде в целом . 637–638: 1295–1310. Bibcode : 2018ScTEn.637.1295P . DOI : 10.1016 / j.scitotenv.2018.05.002 . PMID 29801222 . 
  92. ^ Армитаж, Патрик Д .; Крэнстон, Питер С .; Пиндер, LCV, ред. (1995). Хирономиды . Дордрехт: Springer, Нидерланды. DOI : 10.1007 / 978-94-011-0715-0 . ISBN 9789401043083. S2CID  46138170 .
  93. ^ Бирманн, Арне Дж .; Жижка, Вера М.А. Эльбрехт, Васко; Баранов Виктор; Лиз, Флориан (24.07.2018). «Метабаркодирование ДНК выявляет сложные и скрытые реакции хирономид на множественные стрессоры» . Науки об окружающей среде Европы . 30 (1): 26. DOI : 10,1186 / s12302-018-0157-х . ISSN 2190-4715 . S2CID 51802465 .  
  94. ^ Бирманн, Арне Дж .; Эльбрехт, Васко; Карнац, Свенья; Ма, Ли; Matthaei, Christoph D .; Пигготт, Джереми Дж .; Лиз, Флориан (2018). «Множественные стрессорные эффекты на сообществах макробеспозвоночных водотоков: эксперимент в мезокосме по изменению солености, мелкодисперсных отложений и скорости потока». Наука об окружающей среде в целом . 610–611: 961–971. Bibcode : 2018ScTEn.610..961B . DOI : 10.1016 / j.scitotenv.2017.08.084 . PMID 28830056 . 
  95. ^ Macher, Ян N .; Salis, Romana K .; Блейкмор, Кэти С .; Толлриан, Ральф; Matthaei, Christoph D .; Лиз, Флориан (2016). «Множественные стрессорные эффекты на речных беспозвоночных: штрих-кодирование ДНК выявляет противоположные реакции загадочных видов поденок». Экологические показатели . 61 : 159–169. DOI : 10.1016 / j.ecolind.2015.08.024 .
  96. ^ "Международный штрих-код жизни Консорциум" . Международный штрих-код жизни . Проверено 29 марта 2019 .
  97. ^ «Жирные системы v4» . www.boldsystems.org . Проверено 2 апреля 2019 .
  98. ^ a b Огван, Джоэл; Барише, Мишель; Бос, Артур Р. (2020). «Генетическое разнообразие и филогенетические взаимоотношения леща обыкновенного ( Nemipterus spp.) Красного моря и восточной части Средиземного моря» . Геном . 63 : 1–10. DOI : 10.1139 / GEN-2019-0163 . PMID 32678985 . 
  99. ^ Шандер, Кристофер; Уиллассен, Эндре (2005). «Что может сделать биологическое штрих-кодирование для морской биологии?» . Исследования морской биологии . 1 (1): 79–83. DOI : 10.1080 / 17451000510018962 . ISSN 1745-1000 . S2CID 84070971 .  
  100. ^ Миллер, SE (2007-03-20). «Штрих-кодирование ДНК и возрождение систематики» . Труды Национальной академии наук . 104 (12): 4775–4776. Bibcode : 2007PNAS..104.4775M . DOI : 10.1073 / pnas.0700466104 . ISSN 0027-8424 . PMC 1829212 . PMID 17363473 .   
  101. ^ Ratnasingham, S. (2013). «Регистр на основе ДНК для всех видов животных: система индекса штрих-кода (BIN)» . PLOS ONE . 8 (7): e66213. Bibcode : 2013PLoSO ... 866213R . DOI : 10.1371 / journal.pone.0066213 . PMC 3704603 . PMID 23861743 .  
  102. ^ Лиз, Флориан; Эльбрехт, Васко (08.07.2015). «Могут ли оценки экосистем на основе ДНК определять численность видов? Тестирование смещения праймеров и биомассы - взаимосвязь последовательностей с помощью инновационного протокола метабаркода» . PLOS ONE . 10 (7): e0130324. Bibcode : 2015PLoSO..1030324E . DOI : 10.1371 / journal.pone.0130324 . ISSN 1932-6203 . PMC 4496048 . PMID 26154168 .   
  103. ^ Эльбрехт, Васко; Вамос, Екатерина Эдит; Мейснер, Кристиан; Аровиита, Юкка; Лиз, Флориан (2017). «Оценка сильных и слабых сторон идентификации макробеспозвоночных на основе метабаркодирования ДНК для рутинного мониторинга потока» . Методы экологии и эволюции . 8 (10): 1265–1275. DOI : 10.1111 / 2041-210X.12789 . ISSN 2041-210X . 
  104. ^ a b c Pawlowski, J .; Келли-Куинн, М .; Altermatt, F .; Apothéloz-Perret-Gentil, L .; Beja, P .; Boggero, A .; Borja, A .; Bouchez, A .; Cordier, T .; Домайзон, И .; Фейо, MJ; Филипе, А.Ф .; Fornaroli, R .; Graf, W .; Herder, J .; Van Der Hoorn, B .; Iwan Jones, J .; Сагова-Марецкова, М .; Moritz, C .; Barquín, J .; Пигготт, JJ; Pinna, M .; Rimet, F .; Ринкевич, Б .; Sousa-Santos, C .; Specchia, V .; Trobajo, R .; Vasselon, V .; Vitecek, S .; и другие. (Октябрь 2018 г.). «Будущее биотических индексов в экогеномную эру: интеграция (E) ДНК-метабаркодирования в биологическую оценку водных экосистем» . Наука об окружающей среде в целом . 637–638: 1295–1310. Bibcode : 2018ScTEn.637.1295P . Дои: 10.1016 / j.scitotenv.2018.05.002 . PMID  29801222 .
  105. ^ Айва, Кристофер; Sloan, Уильям Т .; Холл, Нил; Д'Амор, Розалинда; Ияз, Умер З .; Ширмер, Мелани (2015-03-31). «Понимание систематических ошибок и ошибок секвенирования при секвенировании ампликонов с помощью платформы Illumina MiSeq» . Исследования нуклеиновых кислот . 43 (6): e37. DOI : 10.1093 / NAR / gku1341 . ISSN 0305-1048 . PMC 4381044 . PMID 25586220 .   
  106. ^ Хуанг, Цюаньфэй; Ли, Цзигуан; Фу, Рибей; Тан, мин; Чжоу, Лили; Су, Сюй; Ян, Цин; Лю, Шанлинь; Ли, Юань (01.12.2013). «Сверхглубокое секвенирование позволяет с высокой точностью восстановить биоразнообразие для больших образцов членистоногих без ПЦР-амплификации» . GigaScience . 2 (1): 4. DOI : 10,1186 / 2047-217X-2-4 . PMC 3637469 . PMID 23587339 .  
  107. ^ Машер, Ян-Никлас; Жижка, Вера Мари Алида; Вейганд, Александр Мартин; Лиз, Флориан (2018). «Простой протокол центрифугирования для метагеномных исследований увеличивает выход митохондриальной ДНК на два порядка» . Методы экологии и эволюции . 9 (4): 1070–1074. DOI : 10.1111 / 2041-210X.12937 . ISSN 2041-210X . 
  108. ^ "DNAquaNet" . Проверено 29 марта 2019 .
  109. ^ CEN (2018) CEN / TC 230 / РАБОЧАЯ ГРУППА 2 - Предложение для новой рабочей группы WG28 « Методы ДНК и eDNA» План по удовлетворению потребностей в стандартизации ДНК и eDNA законодательства ЕС в области водной политики (предложение после решений 2017 г. Берлинское совещание CEN / TC 230, его рабочих групп и представителей eDNA COST)
  110. ^ Слоан, Уильям Т .; Читайте, Л. Фиона; Руководитель, Ян М .; Нил Холл; Давенпорт, Рассел Дж .; Curtis, Thomas P .; Лансен, Андерс; Айва, Кристофер (2009). «Точное определение микробного разнообразия по 454 данным пиросеквенирования». Методы природы . 6 (9): 639–641. DOI : 10.1038 / nmeth.1361 . ЛВП : 1956/6529 . ISSN 1548-7105 . PMID 19668203 . S2CID 1975660 .   
  111. ↑ Кунин, Виктор; Энгельбректсон, Анна; Охман, Ховард; Гугенгольц, Филипп (2010). «Морщины в редкой биосфере: ошибки пиросеквенирования могут привести к искусственному завышению оценок разнообразия» . Экологическая микробиология . 12 (1): 118–123. DOI : 10.1111 / j.1462-2920.2009.02051.x . ISSN 1462-2920 . PMID 19725865 .  
  112. ^ Роб Найт; Ридер, Йенс (2009). «Редкая биосфера»: проверка на реальность ». Методы природы . 6 (9): 636–637. DOI : 10.1038 / nmeth0909-636 . ISSN 1548-7105 . PMID 19718016 . S2CID 5278501 .   
  113. ^ Жан, Айбин; Хулак, Мартин; Сильвестр, Франциско; Хуан, Сяотин; Adebayo, Abisola A .; Abbott, Cathryn L .; Адамович, Сара Дж .; Хит, Дэниел Д.; Кристеску, Мелания Э. (2013). «Высокая чувствительность пиросеквенирования 454 для обнаружения редких видов в водных сообществах». Методы экологии и эволюции . 4 (6): 558–565. DOI : 10.1111 / 2041-210X.12037 . ISSN 2041-210X . 
  114. ^ Жан, Айбин; Он, Песня; Браун, Эмили А .; Чейн, Фредерик Дж.Дж.; Террио, Томас У .; Abbott, Cathryn L .; Хит, Дэниел Д.; Cristescu, Melania E .; MacIsaac, Хью Дж. (2014). «Воспроизводимость данных пиросеквенирования для оценки биоразнообразия в сложных сообществах» . Методы экологии и эволюции . 5 (9): 881–890. DOI : 10.1111 / 2041-210X.12230 . ISSN 2041-210X . 
  115. ^ Рупперт, Криста М .; Клайн, Ричард Дж .; Рахман, Мад Сайдур (январь 2019 г.). «Прошлые, настоящие и будущие перспективы метабаркодирования экологической ДНК (eDNA): систематический обзор методов, мониторинга и применения глобальной eDNA» . Глобальная экология и охрана . 17 : e00547. DOI : 10.1016 / j.gecco.2019.e00547 .
  116. ^ Стоук, Торстен; Фрюэ, Лариса; Форстер, Доминик; Кордье, Тристан; Мартинс, Катарина И.М.; Павловский, янв (февраль 2018 г.). «Метабаркодирование ДНК в окружающей среде сообществ бентосных бактерий указывает на бентический след аквакультуры лосося». Бюллетень загрязнения морской среды . 127 : 139–149. DOI : 10.1016 / j.marpolbul.2017.11.065 . PMID 29475645 . 
  117. ^ Эванс, Даррен М .; Китсон, Джеймс Дж. Н.; Лант, Дэвид Х .; Стро, Найджел А .; Покок, Майкл Джо (2016). «Объединение метабаркодирования ДНК и анализа экологических сетей для понимания и построения устойчивых наземных экосистем» (PDF) . Функциональная экология . 30 (12): 1904–1916. DOI : 10.1111 / 1365-2435.12659 . ISSN 1365-2435 .  

Внешние ссылки [ править ]

  • SweBOL
  • FinBOL
  • Международный проект «Штрих-код жизни» (iBOL)
  • СМЕЛЫЙ
  • ОБЪЕДИНЯЙТЕ
  • Diat.barcode