Из Википедии, бесплатной энциклопедии
  (Перенаправлено с метабаркодирования ДНК )
Перейти к навигации Перейти к поиску
Различия в стандартных методах штрих-кодирования ДНК и метабаркодирования. В то время как штрих-кодирование ДНК фокусируется на конкретном виде, метабаркодирование исследует целые сообщества.
Часть серии по
Штрих-кодирование ДНК
DNA Barcoding.png
 
Штрих- кодирование ДНК • Метабаркодирование
 
По таксонам
Другой

Metabarcoding является штриховое кодирование из ДНК / РНК (или ПРОА / Erna ) таким образом , который обеспечивает возможность одновременной идентификации многих таксонов в пределах одной и той же выборки. Основное различие между штрих-кодированием и метабаркодированием заключается в том, что метабаркодирование не фокусируется на одном конкретном организме, а вместо этого направлено на определение видового состава в образце.

Процедура метабаркодирования, как и общее штрих-кодирование, последовательно проходит через этапы выделения ДНК , ПЦР-амплификации , 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 . [1]Используются разные гены, в зависимости от того, ставится ли цель штрих-кодирование одного вида или метабаркодирование 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 большого объема.

Идея возникла в 2003 году у исследователей из Университета Гвельфа . [2]

ДНК окружающей среды [ править ]

Дополнительная информация: Экологическая ДНК

Экологическая ДНК или эДНК описывает генетический материал, присутствующий в образцах окружающей среды, таких как отложения, вода и воздух, включая целые клетки, внеклеточную ДНК и, возможно, целые организмы. [3] [4] еДНК может быть получена из образцов окружающей среды и сохранена , извлечена , амплифицирована , секвенирована и классифицирована на основе ее последовательности. [5] На основе этой информации возможно обнаружение и классификация видов. эДНК может поступать из кожи, слизистых, слюны, спермы, выделений, яиц, фекалий, мочи, крови, корней, листьев, фруктов, пыльцы и гниющих тел более крупных организмов, в то время как микроорганизмымогут быть получены полностью. [6] [7] [4] Производство eDNA зависит от биомассы , возраста и кормовой активности организма, а также от физиологии, жизненного цикла и использования космоса. [4] [8] [9] [10]

К 2019 году методы исследования электронной ДНК были расширены, чтобы можно было оценивать целые сообщества по единой выборке. Этот процесс включает в себя метабаркодирование, которое можно точно определить как использование общих или универсальных праймеров полимеразной цепной реакции (ПЦР) на смешанных образцах ДНК любого происхождения с последующим высокопроизводительным секвенированием следующего поколения (NGS) для определения видового состава образец. Этот метод был распространен в микробиологии в течение многих лет, но по состоянию на 2020 год он только начинает находить свое применение в оценке макроорганизмов. [11] [12] [13] Экосистемные приложения метабаркодирования eDNA имеют потенциал не только для описания сообществ и биоразнообразия, но также для обнаружения взаимодействий и функциональной экологии в больших пространственных масштабах, хотя это может быть ограничено ложными показаниями из-за загрязнения или других ошибок. [7] [14] [12] [9] В целом, метабаркодирование eDNA увеличивает скорость, точность и идентификацию по сравнению с традиционным штрих-кодированием и снижает стоимость, но требует стандартизации и унификации, объединяя таксономию и молекулярные методы для полного экологического исследования. [11] [15] [16] [17] [9] [10]

Применение метабаркодирования ДНК окружающей среды в водных и наземных экосистемах  [10]
Мониторинг глобальной экосистемы и биоразнообразия
с помощью метабаркодирования ДНК окружающей среды  [10]

Метабаркодирование eDNA применяется для мониторинга разнообразия во всех средах обитания и таксономических групп, реконструкции древних экосистем, взаимодействия растений и опылителей, анализа рациона, обнаружения инвазивных видов, реакции на загрязнение и мониторинга качества воздуха. Метабаркодирование eDNA - это уникальный метод, который все еще находится в стадии разработки и, вероятно, будет продолжать развиваться в течение некоторого времени по мере того, как технологические достижения и процедуры будут стандартизированы. Однако по мере того, как метабаркодирование оптимизируется и его использование становится все более широко распространенным, оно, вероятно, станет важным инструментом для экологического мониторинга и изучения глобального сохранения. [10]

ДНК сообщества [ править ]

С момента создания высокопроизводительного секвенирования ( HTS ) [18] использование метабаркодирования в качестве инструмента обнаружения биоразнообразия вызвало огромный интерес. [12] [19] Однако до сих пор нет ясности в отношении того, какой исходный материал используется для проведения анализов метабаркодирования (например, ДНК окружающей среды по сравнению с ДНК сообщества.). Без ясности между этими двумя исходными материалами различия в отборе проб, а также различия в лабораторных процедурах могут повлиять на последующие биоинформатические конвейеры, используемые для обработки данных, и усложнить интерпретацию пространственных и временных структур биоразнообразия. Здесь мы стремимся четко дифференцировать преобладающие используемые исходные материалы и их влияние на последующий анализ и интерпретацию метабаркодирования ДНК окружающей среды животных и растений по сравнению с метабаркодированием ДНК сообщества. [13]

При метабаркодировании ДНК сообщества животных и растений целевые группы чаще всего собираются целиком (например, почва, ловушка для болезней или сеть), а отдельные особи удаляются из других обломков пробы и объединяются вместе перед массовым извлечением ДНК. [12]Напротив, эДНК макроорганизма выделяется непосредственно из материала окружающей среды (например, почвы или воды) без предварительного выделения отдельных организмов или растительного материала из образца и неявно предполагает, что весь организм не присутствует в образце. Конечно, образцы ДНК сообщества могут содержать ДНК из частей тканей, клеток и органелл других организмов (например, содержимое кишечника, кожную внутриклеточную или внеклеточную ДНК). Аналогичным образом, образцы эДНК макроорганизмов могут непреднамеренно захватить целые микроскопические нецелевые организмы (например, простейшие, бактерии). Таким образом, различие может, по крайней мере, частично исчезнуть на практике. [13]

Другое важное различие между ДНК сообщества и eDNA макроорганизма заключается в том, что последовательности, полученные в результате метабаркодирования ДНК сообщества, могут быть таксономически проверены, если образцы не уничтожаются в процессе экстракции. Здесь последовательности могут быть затем созданы из ваучерных образцов с использованием секвенирования по Сэнгеру. Поскольку в образцах для метабаркодирования eDNA отсутствуют целые организмы, такие сравнения in situ не могут быть выполнены. Таким образом, таксономическое сходство может быть установлено только путем прямого сравнения полученных последовательностей (или с помощью биоинформатически созданных операционных таксономических единиц (MOTU)) с последовательностями, которые таксономически аннотированы, например, нуклеотидной базой данных NCBI GenBank, [20] BOLD , [21] или с самими собой. созданы справочные базы данных из ДНК, секвенированной по Сэнгеру. [22][23] [24] (Молекулярная операционная таксономическая единица (MOTU) - это группа, идентифицированная с помощью кластерных алгоритмов и предопределенного процентного сходства последовательностей, например 97%)). [25] [13] Затем, чтобы хотя бы частично подтвердить результирующий список таксонов, проводятся сравнения с традиционными физическими, акустическими или визуальными методами съемки, проводимыми в то же время или сравниваемыми с историческими записями съемок для определенного места (см. Таблица 1). [13]

Таким образом, разница в исходном материале между ДНК сообщества и eDNA имеет четкие разветвления для интерпретации шкалы вывода для времени и пространства об обнаруженном биоразнообразии. Из ДНК сообщества ясно, что отдельные виды были обнаружены в то время и в том месте, но для еДНК организм, продуцирующий ДНК, может располагаться выше места отбора пробы [26], или ДНК могла транспортироваться с фекалиями. более мобильных хищных видов (например, птиц, откладывающих еДНК рыб [27], либо ранее присутствовавших, но более не активных в сообществе, и обнаружение осуществляется с помощью ДНК, которая была сброшена от лет до десятилетий назад [28].Последнее означает, что масштаб вывода как в пространстве, так и во времени необходимо тщательно учитывать при выводе присутствия вида в сообществе на основе eDNA. [13]

Этапы метабаркодирования [ править ]

Шесть шагов в штрих-кодировании ДНК и метабаркодировании  [29]

В штрих-кодировании и метабаркодировании ДНК есть шесть этапов или этапов. Штрих-кодирование ДНК животных (и особенно летучих мышей ) используется в качестве примера на диаграмме справа и в обсуждении непосредственно ниже.

Сначала выбираются подходящие области штрих-кодирования ДНК, чтобы ответить на некоторые конкретные исследовательские вопросы. Наиболее часто используемых ДНК - штрих - код региона для животных представляет собой сегмент около 600 пар оснований длиной в митохондриальной гена цитохромоксидазы I (CO1). [30] Этот локус обеспечивает большие вариации последовательностей между видами, но относительно небольшие вариации внутри видов. [31] Другие часто используемые области штрих - кодов , используемых для идентификации видов животных являются рибосомных ДНК (рДНК) области , такие как 16S , 18S и 12S и митохондриальных регионах , таких как цитохром B . [32] [33] [34][35] Эти маркеры имеют свои преимущества и недостатки и используются для различных целей. [36] [37] Более длинные области штрих-кода (длиной не менее 600 пар оснований) часто необходимы для точного определения границ видов, особенно для различения близких родственников. Идентификация продуцента останков организма, таких как фекалии, волосы и слюна, может использоваться в качестве косвенной меры для проверки отсутствия / присутствия вида в экосистеме. ДНК в этих останках обычно низкого качества и низкого качества, поэтому в этих случаях используются более короткие штрих-коды длиной около 100 пар оснований. Точно так же остатки ДНК в навозе также часто разрушаются, поэтому для идентификации съеденной добычи необходимы короткие штрих-коды. [29]

Во-вторых, необходимо создать справочную базу данных по всем штрих-кодам ДНК, которые могут встретиться в исследовании. В идеале эти штрих-коды должны быть созданы из подтвержденных образцов, хранящихся в общедоступном месте, таком как, например, музей естественной истории или другой исследовательский институт. [29] Создание таких справочных баз данных в настоящее время ведется во всем мире. Партнерские организации сотрудничают в международных проектах, таких как Международный проект штрих-кода жизни (iBOL) и Консорциум штрих-кода жизни (CBOL), стремясь создать ссылку на штрих-код ДНК, которая станет основой для идентификации биома мира на основе ДНК. Хорошо известными репозиториями штрих-кодов являются NCBI GenBank иШтрих-код системы данных о жизни (жирный шрифт). [29]

В-третьих, клетки, содержащие интересующую ДНК, должны быть вскрыты, чтобы обнажить ее ДНК. Этот этап, выделение и очистка ДНК , следует выполнять из исследуемого субстрата. Для этого доступно несколько процедур. [38] Необходимо выбрать специальные методы для выделения ДНК из субстратов с частично деградированной ДНК, например ископаемых образцов и образцов, содержащих ингибиторы, таких как кровь, фекалии и почва. Экстракции, при которых ожидается низкий выход или качество ДНК, должны проводиться на древнем предприятии по производству ДНК вместе с установленными протоколами, чтобы избежать заражения современной ДНК. [39] [40] Эксперименты всегда следует проводить в двух экземплярах  [41]и с включенными положительными контролями. [29]

В-четвертых, ампликоны должны быть получены из ДНК, экстрагированной либо из одного образца, либо из сложных смесей с праймерами на основе штрих-кодов ДНК, выбранных на шаге 1. Чтобы отслеживать их происхождение, необходимо иметь меченые нуклеотиды (молекулярные идентификаторы или метки MID). добавлено в случае метабаркодирования. Эти метки потребуются позже при анализе, чтобы отследить считывание из набора массовых данных до их источника. [29]

История технологии секвенирования  [42]

В-пятых, следует выбрать подходящие методы секвенирования ДНК . Классический метод терминации цепи Сэнгера основан на избирательном включении удлиняющих цепь ингибиторов ДНК-полимеразы во время репликации ДНК . Эти четыре основания разделяют по размеру с помощью электрофореза, а затем идентифицируют с помощью лазерного обнаружения. Метод Сэнгера ограничен и может производить одно считывание за одно и то же время и поэтому подходит для создания штрих-кодов ДНК из субстратов, содержащих только один вид. [29] Новые технологии, такие как секвенирование нанопор.привели к снижению стоимости секвенирования ДНК примерно с 30 000 долларов США за мегабайт в 2002 году до примерно 0,60 доллара США в 2016 году. [43] [44] Современные технологии секвенирования следующего поколения (NGS) могут обрабатывать от тысяч до миллионов считываний параллельно и, следовательно, подходит для массовой идентификации смеси различных видов, присутствующих в субстрате, что обозначается как метабаркодирование. [29]

Наконец, необходимо провести биоинформатический анализ для сопоставления штрих-кодов ДНК, полученных с помощью индексных номеров штрих- кода (BIN) в справочных библиотеках. [45] Каждый BIN, или кластер BIN, может быть идентифицирован на уровне вида, когда он показывает высокое (> 97%) соответствие штрих-кодам ДНК, связанным с видами, представленными в справочной библиотеке, или когда таксономическая идентификация на уровне видов все еще отсутствует. , операционная таксономическая единица (OTU), которая относится к группе видов (т. е. к роду, семейству или более высокому таксономическому рангу). [29] (См. Биннинг (метагеномика)). Результаты конвейера биоинформатики должны быть сокращены, например, путем фильтрации ненадежных синглтонов, лишних дубликатов, считываний низкого качества и / или химерных считываний . Обычно это выполняется путем последовательного поиска BLAST в сочетании со скриптами автоматической фильтрации и обрезки. [46] Стандартизированные пороговые значения необходимы для различения различных видов или правильной и неправильной идентификации. [29]

Рабочий процесс метабаркодирования [ править ]

Несмотря на очевидную мощь этого подхода, на метабаркодирование eDNA влияют проблемы точности и точности, распределенные по всему рабочему процессу в полевых условиях, в лаборатории и на клавиатуре. [47] Как показано на диаграмме справа, в соответствии с первоначальным планом исследования (гипотеза / вопрос, целевая таксономическая группа и т. Д.) Текущий рабочий процесс электронной ДНК состоит из трех компонентов: поле, лаборатория и биоинформатика. [13] Полевой компонент состоит из сбора проб (например, воды, осадка, воздуха), которые консервируются или замораживаются до экстракции ДНК. Лабораторный компонент состоит из четырех основных этапов: (i) ДНК концентрируется (если не проводится в полевых условиях) и очищается, (ii) ПЦР.используется для амплификации целевого гена или области, (iii) уникальные нуклеотидные последовательности, называемые «индексами» (также называемые «штрих-кодами»), включаются с помощью ПЦР или лигируются (связываются) с различными продуктами ПЦР, создавая «библиотеку», посредством чего несколько образцов могут быть объединены вместе, и (iv) объединенные библиотеки затем секвенируются на высокопроизводительной машине . Последним шагом после лабораторной обработки образцов является вычислительная обработка выходных файлов из секвенсора с использованием надежного конвейера биоинформатики. [13]

Вопросы для рассмотрения на этапах разработки и реализации
исследования метабаркодирования ДНК окружающей среды  [13]
Решения, принимаемые в рабочем процессе молекулярной экологии  [12]
Образцы можно собирать из множества различных сред, используя соответствующие методы сбора. Затем подготавливается ДНК и используется для ответа на множество экологических вопросов: метабаркодирование используется для ответа на вопросы о том, «кто» присутствует, в то время как функция сообществ или отдельных лиц может быть установлена ​​с помощью метагеномики , одноклеточной геномики или метатранскриптомики . [12]

ОТЕ и концепция вида [ править ]

Метод и визуализация [ править ]

Показатели визуализации и разнообразия на основе данных экологического секвенирования  [12]
a) Альфа-разнообразие, отображаемое в виде гистограмм таксономии, показывающее относительное обилие таксонов в выборках с использованием структуры визуализации данных Phinch (Bik & Pitch Interactive, 2014).
б) бета - разнообразие моделей , проиллюстрированные с помощью координат Главный Анализы проводили в QIIME , [48] , где каждая точка представляет собой образец и цвета различают различные классы образца. Чем ближе два образец точек в 3D - пространстве, тем больше их аналогичные общественные комплексы
с) GraPhalAn филогенетических визуализаций данных об окружающей среде, с круговыми тепловыми картами и изобилием барами , используемых для передачи количественных признаков таксонов. [49]
d) Edge PCA, древовидная метрика разнообразия, которая идентифицирует определенные клоны (зеленые / оранжевые ветви), которые вносят наибольший вклад в изменения сообщества, наблюдаемые в выборках, распределенных по разным осям PCA. [50] [51]

Этот метод требует, чтобы каждая собранная ДНК была заархивирована с соответствующим «типовым образцом» (по одному для каждого таксона) в дополнение к обычным данным сбора. Эти типы хранятся в определенных учреждениях (музеи, молекулярные лаборатории, университеты, зоологические сады, ботанические сады, гербарии и т. Д.), По одному для каждой страны, и в некоторых случаях одно и то же учреждение назначается для содержания типов более чем одной страны. в тех случаях, когда у некоторых стран нет для этого технологий или финансовых ресурсов.

Таким образом, создание типовых образцов генетических кодов представляет собой методологию, аналогичную методологии, применяемой в традиционной таксономии.

На первом этапе была определена область ДНК, которая будет использоваться для создания штрих-кода. Он должен был быть коротким и содержать высокий процент уникальных последовательностей. Для животных, водорослей и грибов часть митохондриального гена, который кодирует субъединицу 1 фермента цитохромоксидазы, CO1, обеспечивает высокий процент (95%), область около 648 пар оснований. [52]

В случае растений использование CO1 не было эффективным, поскольку у них низкий уровень изменчивости в этом регионе, в дополнение к трудностям, которые возникают из-за частых эффектов полиплоидии , интрогрессии и гибридизации, поэтому геном хлоропласта кажется более подходящий . [53] [54]

Приложения [ править ]

Сети опылителей [ править ]

Двусторонние сети опыления  [55]
↑ метабаркодирование                                 ↑ опросы при посещении
(a, b) группы растений-опылителей
(c, d) виды растений-опылителей
(e, f) отдельные виды растений-опылителей
( Empis leptempis pandellei )
Apis: Apis mellifera ; Бомба .: Bombus sp .; W.bee: дикие пчелы; О. Хим .: другие перепончатокрылые ; О.Дипт .: Другие двукрылые ; Emp .: Empididae ; Syrph .: Syrphidae ; Цвет: жесткокрылые ; Lep .: Lepidoptera ; Musc .: Muscidae .
Толщина линии подчеркивает пропорцию взаимодействий

На диаграмме справа показано сравнение сетей опыления, основанных на метабаркодировании ДНК, с более традиционными сетями, основанными на прямых наблюдениях за посещениями растений насекомыми. Обнаруживая многочисленные дополнительные скрытые взаимодействия, данные метабаркодирования в значительной степени изменяют свойства сетей опыления по сравнению с опросами при посещении. Молекулярные данные показывают, что опылители гораздо более универсальны, чем ожидалось на основе опросов во время посещения. Однако виды-опылители состояли из относительно специализированных особей и образовывали функциональные группы, очень специализированные по морфам цветков . [55]

Вследствие продолжающихся глобальных изменений наблюдается резкое и параллельное сокращение количества опылителей и видов растений, опыляемых животными, во всем мире . [56] Понимание реакции сетей опыления на это снижение срочно необходимо для диагностики рисков, которым могут подвергнуться экосистемы, а также для разработки и оценки эффективности природоохранных мероприятий. [57] Ранние исследования опыления животными касались упрощенных систем, то есть конкретных парных взаимодействий или включали небольшие подмножества сообществ животных и растений. Однако воздействие возмущений происходит через очень сложные сети взаимодействия  [58]и в настоящее время эти сложные системы в настоящее время являются основным направлением исследований. Оценка истинных сетей (определяемых экологическим процессом) по результатам полевых исследований, которые подвержены влиянию выборки, по-прежнему сопряжена с трудностями. [59] [55]

Недавние исследования явно извлекли пользу из сетевых концепций и инструментов для изучения паттернов взаимодействия в крупных сообществах видов. [60] Они показали, что сети растений-опылителей были высоко структурированы, значительно отклоняясь от случайных ассоциаций. [61] Как правило, сети имеют (1) низкую связанность (реализованная доля всех потенциальных связей в сообществе), что предполагает низкую степень обобщения; (2) высокая степень вложенности (более специализированные организмы с большей вероятностью будут взаимодействовать с подмножествами видов, с которыми взаимодействуют более универсальные организмы), более специализированные виды взаимодействуют только с соответствующими подмножествами этих видов, взаимодействуя с более универсальными; [62](3) кумулятивное распределение связности (количество связей на вид, s), которое следует степенной или усеченной степенной функции  [63], характеризуемое несколькими супергенералистами с большим количеством связей, чем ожидалось случайно, и многими специалистами; (4) модульная организация. Модуль - это группа видов растений и опылителей, которая демонстрирует высокий уровень связи внутри модуля и плохо связана с видами других групп. [64] [55]

Низкий уровень взаимодействия и высокая доля специалистов в сетях опыления контрастируют с мнением о том, что в сетях нормой является обобщение, а не специализация. [65] [66] Действительно, большинство видов растений посещается разнообразными опылителями, которые эксплуатируют цветочные ресурсы широкого спектра видов растений. [67] [68] Основной причиной этого очевидного противоречия является неполная выборка взаимодействий. [69] Действительно, большинство свойств сети очень чувствительны к интенсивности выборки и размеру сети. [61]Сетевые исследования в основном фитоцентрические, т. Е. Основаны на наблюдениях за посещением цветов опылителями. Этот ориентированный на растения подход, тем не менее, страдает присущими ему ограничениями, которые могут затруднять понимание механизмов, способствующих объединению сообществ и моделей биоразнообразия. Во-первых, прямые наблюдения за посещением опылителями определенных таксонов, таких как орхидеи, часто редки  [70], а редкие взаимодействия очень трудно обнаружить в полевых условиях в целом. [57] [58] [59] [60] Сообщества опылителей и растений обычно состоят из небольшого числа широко распространенных видов и многих редких видов, которые плохо регистрируются во время посещений. [71] [72]Эти редкие виды выглядят как специалисты, тогда как на самом деле они могут быть типичными универсалистами. Из-за положительной взаимосвязи между частотой взаимодействия (f) и связностью (ями), неполная выборка взаимодействий может привести к переоценке степени специализации в сетях. [73] Во-вторых, сетевой анализ в основном проводился на уровне видов. Сети очень редко увеличивались до функциональных групп или уменьшались до индивидуальных сетей [74], и большинство из них было сосредоточено только на одном или двух видах. Поведение либо особей, либо колоний обычно игнорируется, хотя оно может влиять на структуру видовой сети. [74]Таким образом, виды, которые считаются универсальными в сетях видов, могут включать в себя загадочные специализированные особи или колонии. В-третьих, посетители цветов далеко не всегда являются эффективными опылителями, поскольку они могут не откладывать пыльцу определенного вида и / или много гетероспецифической пыльцы. [75] [76] Подходы, ориентированные на животных, основанные на изучении нагрузки пыльцой на посетителей и рыльца растений, могут быть более эффективными при выявлении взаимодействий растений и опылителей. [75] [76] [55]

Распутывание пищевых сетей [ править ]

Хищники-членистоногие и хищники позвоночных на просо  [77]

(A) Трофическая сеть:
членистоногих и позвоночных хищников - стрелки представляют поток биомассы между хищниками и жертвами.
(B) Взаимодействие внутри гильдии:
* Хищники-членистоногие
* Паразитоиды членистоногих:
* Насекомоядные позвоночные: [77]

Метабаркодирование предлагает новые возможности для расшифровки трофических связей между хищниками и их добычей в пищевых сетях. [78] [79] По сравнению с традиционными и трудоемкими методами, такими как микроскопические или серологические анализы , разработка метабаркодирования ДНК позволяет идентифицировать виды добычи без предварительного знания диапазона добычи хищника. Кроме того, метабаркодирование можно также использовать для характеристики большого количества видов в одной реакции ПЦР и для одновременного анализа нескольких сотен образцов. [80] Такой подход все чаще используется для изучения функционального разнообразия и структуры пищевых сетей в агроэкосистемах. [79][81] [82] [83] [84] Как и другие молекулярные подходы, метабаркодирование дает только качественные результаты о наличии / отсутствии видов жертв в образцах кишечника или фекалий. [85] Однако это знание об идентичности добычи, потребляемой хищниками одного и того же вида в данной среде, позволяет использовать «прагматичный и полезный суррогат для истинно количественной информации». [86] [77]

В экологии пищевой сети «кто кого ест» является фундаментальной проблемой для лучшего понимания сложных трофических взаимодействий, существующих между вредителями и их естественными врагами в данной экосистеме. [87] [88] Анализ рациона членистоногих и позвоночных хищников позволяет идентифицировать основных хищников, участвующих в естественном контроле над членистоногими вредителями, и дает представление о широте их рациона ( универсальный или специализированный ) и хищничестве внутри гильдии . [77]

На диаграмме справа представлены результаты исследования 2020 года, в котором использовалось метабаркодирование, чтобы распутать функциональное разнообразие и структуру пищевой сети, связанной с несколькими полями проса в Сенегале. После отнесения идентифицированных OTU к видам, 27 таксонов жертв членистоногих были идентифицированы от девяти хищников членистоногих. Среднее количество таксонов, обнаруженных в образце, было самым высоким у жужелиц , муравьев и пауков, и самым низким у остальных хищников, включая антокорид , пентатомид.жуки и уховертки. Среди хищных членистоногих большое разнообразие жертв наблюдалось у пауков, жужелиц, муравьев и антокорид. Напротив, разнообразие видов жертв, идентифицированных у уховерток и пентатомид, было относительно низким. Lepidoptera , Hemiptera , Diptera и Coleoptera были наиболее распространенными таксонами насекомых-жертв, обнаруженными у хищных членистоногих. [77]

Сохранение функционального биоразнообразия и связанных с ним экосистемных услуг , особенно путем борьбы с вредителями с помощью их естественных врагов, открывает новые возможности для решения проблем, связанных с устойчивой интенсификацией систем производства продуктов питания. [89] [90] [91] Истребление вредителей сельскохозяйственных культур универсальными хищниками, включая членистоногих и позвоночных, является основным компонентом естественной борьбы с вредителями . [92] Особенно важной чертой большинства хищников широкого профиля является то, что они могут колонизировать урожай в начале сезона, сначала питаясь альтернативной добычей. [93] [94]Однако широта "универсальной" диеты влечет за собой некоторые недостатки в борьбе с вредителями, такие как хищничество внутри гильдии. [92] [95] [96] Таким образом, необходим точный диагноз разнообразия рациона хищников широкого профиля, в том числе хищничество не вредных организмов, для лучшего разделения пищевых цепей (например, конкуренции за эксплуатацию и явной конкуренции) и, в конечном итоге, для определения ключевых движущих сил. естественной борьбы с вредителями в агроэкосистемах. Однако важность универсальных хищников в пищевой сети, как правило, трудно оценить из-за эфемерного характера взаимодействий отдельных хищников и жертв. [95] [97] Единственное убедительное свидетельство хищничества - это прямое наблюдение за потреблением добычи, идентификация остатков добычи в кишечнике хищников,[95] и анализы срыгиваний [98] или кала. [99] [77]

Морская биозащита [ править ]

Метабаркодирование эДНК и эРНК в морской биобезопасности
Глобальное биоразнообразие операционных таксономических единиц (OTU) для наборов данных только ДНК, совместно используемых eDNA / eRNA и только RNA. Диаграммы показывают относительное количество последовательностей на самых высоких присвоенных таксономических уровнях. [100]
Ciona
Оболочечная колония Didemnum vexillum
Личинки Diaphorodoris papillata
Такие виды выживают, проходя через нефильтрованные насосные системы.

Распространение неместных видов (ННГ) представляет собой значительный и растущий риск для экосистем. [101] В морских системах ННГ, которые выживают при транспортировке и адаптируются к новым местам, могут иметь значительные неблагоприятные последствия для местного биоразнообразия, включая перемещение местных видов и сдвиги в биологических сообществах и связанных пищевых сетях. [102] [103] Как только НИС созданы, их искоренить чрезвычайно сложно и дорого, [104] [105] и дальнейшее региональное распространение может происходить через естественное расселение или через антропогенные пути переноса. [106] [107] [108]В то время как обрастание корпуса судов и балластные воды судов хорошо известны как важные антропогенные пути международного распространения ННГ, [101] [109] [110] [111] сравнительно мало известно о потенциале региональных транзитных судов способствовать вторичное распространение морских вредителей за счет перемещения льяльных вод. [100]

Недавние исследования показали, что вода и связанный с ней мусор, увлекаемые в трюмные пространства малых судов (<20 м), могут выступать в качестве вектора распространения ННГ в региональном масштабе. [112] [113] [114] [115] [116] [117] Трюмная вода определяется как любая вода, которая задерживается на судне (кроме балласта) и не перекачивается на борт намеренно. Он может накапливаться на палубе судна или под ней (например, под панелями пола) посредством различных механизмов, включая волновые воздействия, утечки, через кормовые сальники гребного винта, а также при погрузке предметов, таких как оборудование для дайвинга, рыбалки, аквакультуры или научного оборудования. . [118]Таким образом, трюмная вода может содержать морскую воду, а также живые организмы на различных этапах жизни, клеточный мусор и загрязняющие вещества (например, масло, грязь, моющие средства и т. Д.), Все из которых обычно сбрасываются с помощью автоматических трюмных насосов или самоотводятся. с помощью утиных клапанов. Льяльная вода, перекачиваемая с малых судов (вручную или автоматически), обычно не обрабатывается перед сбросом в море, в отличие от более крупных судов, которые необходимы для отделения нефти и воды с использованием систем фильтрации, центрифугирования или поглощения углерода. [118] [119] Если пропагулы будут жизнеспособны в результате этого процесса, сброс трюмных вод может привести к распространению NIS. [100]

В 2017 году Флетчер и др. использовала комбинацию лабораторных и полевых экспериментов для изучения разнообразия, численности и выживаемости биологического материала, содержащегося в пробах льяльной воды, взятых с небольших прибрежных судов. [117] Их лабораторный эксперимент показал, что колонии или фрагменты асцидий и мшанокличинки, могут выжить, проходя через нефильтрованную насосную систему, в значительной степени без повреждений. Они также провели первую морфо-молекулярную оценку (с использованием метабаркодирования eDNA) риска биобезопасности, создаваемого сбросом трюмных вод с 30 малых судов (парусных и моторных лодок) различного происхождения и времени плавания. Используя метабаркодирование eDNA, они охарактеризовали примерно в три раза больше таксонов, чем с помощью традиционных микроскопических методов, включая обнаружение пяти видов, признанных некоренными в исследуемом регионе. [100]

Чтобы помочь понять риски, связанные с различными векторами интродукции ННГ, традиционные оценки биоразнообразия под микроскопом все чаще дополняются метабаркодированием eDNA. [120] [121] [122] [123] Это позволяет идентифицировать широкий спектр разнообразных таксономических сообществ на многих этапах жизни. Это также может позволить обнаруживать NIS, которые могли быть упущены из виду при использовании традиционных методов. Несмотря на большой потенциал инструментов метабаркодирования eDNA для широкомасштабного таксономического скрининга, [124] [125] основная проблема для eDNA в контексте экологического мониторинга морских вредителей, и особенно при мониторинге замкнутой среды, такой как некоторые трюмные пространства или балластные цистерны. , дифференцирует мертвые и жизнеспособные организмы.[126] Внеклеточная ДНК может сохраняться в темноте / холоде в течение длительных периодов времени (от месяцев до лет, [127] [128], таким образом, многие из организмов, обнаруженных с помощью метабаркодирования eDNA, возможно, были нежизнеспособны в месте сбора образцов в течение нескольких дней или недель. Напротив, рибонуклеиновая кислота (РНК) быстроразрушаетсяпосле гибели клетки, вероятно, обеспечивая более точное представление жизнеспособных сообществ. [129] В недавних исследованиях по метабаркодированию изучалось использование совместно экстрагированных молекул эДНК и эРНК для мониторинга образцов донных отложений вокруг морских рыбоводных хозяйств и мест бурения нефтяных скважин, [130] [131] [132] [133] [134]и коллективно обнаружили несколько более сильную корреляцию между биологическими и физико-химическими переменными вдоль градиентов воздействия при использовании эРНК. С точки зрения морской биобезопасности обнаружение живых НИС может представлять более серьезную и непосредственную угрозу, чем обнаружение НИС, основанное исключительно на сигнале ДНК. Таким образом, экологическая РНК может стать полезным методом идентификации живых организмов в образцах. [100]

Разное [ править ]

Создание библиотеки генетических штрих-кодов первоначально было сосредоточено на рыбах [135] и птицах [136] [137] [138], за которыми последовали бабочки и другие беспозвоночные. [139] В случае птиц образец ДНК обычно берут из груди.

Исследователи уже разработали специальные каталоги для крупных групп животных, таких как пчелы, птицы, млекопитающие или рыбы. Другое использование - анализ полного зооценоза данной географической области, например, проект «Штрих-код полярной жизни», целью которого является сбор генетических признаков всех организмов, обитающих в полярных регионах; оба полюса Земли. С этой формой связано кодирование всей ихтиофауны гидрографического бассейна, например того, который начал развиваться в Рио-Сан-Франциско, на северо-востоке Бразилии . [140] [141]

Потенциал использования штрих-кодов очень широк, поскольку обнаружено множество загадочных видов (это уже дало многочисленные положительные результаты) [142], использование при идентификации видов на любом этапе их жизни, надежная идентификация в случаях охраняемых видов, которые незаконно продаются, и т. д. [143] [144]

Возможности и недостатки [ править ]

Область из гена для цитохрома с оксидазой фермента используется , чтобы различать виды в Штрихе-Life Data Systems базе данных.

Возможности [ править ]

Штрих-кодирование ДНК было предложено как способ различения видов, пригодных даже для неспециалистов. [145]

Недостатки [ править ]

См. Также: штрих-кодирование ДНК § Недостатки

В целом недостатки штрих-кодирования ДНК действительны 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. [146] Однако в настоящее время предпринимаются совместные попытки, такие как, например, сеть EU COST DNAqua-Net , продвигаться вперед путем обмена опытом и знаниями для установления стандартов передовой практики для биомониторинга. [147]

Так называемый штрих-код - это участок митохондриальной ДНК внутри гена цитохром с оксидазы . База данных Barcode of Life Data Systems (BOLD) содержит последовательности штрих-кодов ДНК более 190 000 видов. [148] [149] Однако такие ученые, как Роб ДеСалл, выразили озабоченность тем, что классическая таксономия и штрих-кодирование ДНК, которое они считают неправильным, должны быть согласованы, поскольку они по-разному разграничивают виды. [150] Генетическая интрогрессия, опосредованная эндосимбионтами и другими векторами, может дополнительно сделать штрих-коды неэффективными при идентификации видов. [151]

Статус вида штрих-кода [ править ]

Смотрите также: Виды § виды штрих-кода

В микробиологии гены могут свободно перемещаться даже между отдаленно родственными бактериями, возможно, распространяясь на весь бактериальный домен. Как правило, микробиологи предположили, что виды бактерий или архей с последовательностями гена рибосомной РНК 16S , более похожими друг на друга, чем на 97%, должны быть проверены гибридизацией ДНК-ДНК, чтобы решить, принадлежат ли они к одному виду или нет. [152] Эта концепция была сужена в 2006 г. до подобия 98,7%. [153]

Гибридизация ДНК-ДНК устарела, и результаты иногда приводили к ошибочным выводам о видах, как, например, в случае поморника и большого поморника . [154] [155] Современные подходы сравнивают сходство последовательностей с использованием вычислительных методов. [156]

См. Также [ править ]

  • Штрих-код системы данных о жизни (жирный шрифт)
  • Консорциум штрих-кода жизни (CBOL)
  • Международное сотрудничество с базами данных нуклеотидных последовательностей (INSDC)
  • Молекулярный маркер
  • Таксономическое препятствие

Ссылки [ править ]

  1. ^ Пьер, Таберле (2018-02-02). Экологическая ДНК: для исследования и мониторинга биоразнообразия . Бонин, Орели, 1979-. Оксфорд. ISBN 9780191079993. OCLC  1021883023 .
  2. ^ Хеберт, Пол DN; Цивинская, Алина; Болл, Шелли Л .; Деуард, Джереми Р. (2003). «Биологическая идентификация с помощью штрих-кодов ДНК» . Труды Лондонского королевского общества. Серия B: Биологические науки . 270 (1512): 313–321. DOI : 10.1098 / rspb.2002.2218 . PMC 1691236 . PMID 12614582 .  
  3. ^ Фицетола, Джентиле Франческо; Мяуд, Клод; Помпанон, Франсуа; Таберле, Пьер (2008). «Обнаружение видов с использованием ДНК окружающей среды из проб воды» . Письма о биологии . 4 (4): 423–425. DOI : 10.1098 / RSBL.2008.0118 . PMC 2610135 . PMID 18400683 .  
  4. ^ a b c Барнс, Мэтью А .; Тернер, Кэмерон Р. (2016). «Экология окружающей среды ДНК и значение для генетики сохранения» . Сохранение генетики . 17 : 1–17. DOI : 10.1007 / s10592-015-0775-4 . S2CID 14914544 . 
  5. ^ Дейнер, Кристи; Вальзер, Жан-Клод; Мехлер, Эльвира; Альтерматт, Флориан (2015). «Выбор методов захвата и добычи влияет на обнаружение пресноводного биоразнообразия с помощью ДНК окружающей среды». Биологическая консервация . 183 : 53–63. DOI : 10.1016 / j.biocon.2014.11.018 .
  6. ^ Таберле, Пьер; Куассак, Эрик; Помпанон, Франсуа; Брохманн, Кристиан; Виллерслев, Эске (2012). «На пути к оценке биоразнообразия следующего поколения с использованием метабаркодирования ДНК». Молекулярная экология . 21 (8): 2045–2050. DOI : 10.1111 / j.1365-294X.2012.05470.x . PMID 22486824 . S2CID 41437334 .  
  7. ^ a b Боманн, Кристина; Эванс, Алиса; Гилберт, М. Томас П .; Карвалью, Гэри Р.; Крир, Саймон; Кнапп, Майкл; Yu, Douglas W .; Де Брюн, Марк (2014). «Экологическая ДНК для биологии дикой природы и мониторинга биоразнообразия». Тенденции в экологии и эволюции . 29 (6): 358–367. DOI : 10.1016 / j.tree.2014.04.003 . PMID 24821515 . 
  8. ^ Голдберг, Карен S .; Тернер, Кэмерон Р .; Дейнер, Кристи; Климус, Кэти Э .; Томсен, Филип Фрэнсис; Мерфи, Мелани А .; Копье, Стивен Ф .; Макки, Анна; Ойлер-Макканс, Сара Дж .; Корнман, Роберт Скотт; Ларами, Мэтью Б .; Mahon, Andrew R .; Лэнс, Ричард Ф .; Pilliod, David S .; Стриклер, Кэтрин М .; Уэйтс, Лизетт П.; Фремье, Александр К .; Такахара, Терухико; Herder, Jelger E .; Таберле, Пьер (2016). «Важнейшие соображения по применению методов экологической ДНК для обнаружения водных видов» . Методы экологии и эволюции . 7 (11): 1299–1307. DOI : 10.1111 / 2041-210X.12595 .
  9. ^ a b c Геринг, Даниэль; Борха, Ангел; Джонс, Дж. Айван; Понт, Дидье; Боетс, Питер; Бушез, Агнес; Брюс, Кэт; Дракаре, Стина; Hänfling, Bernd; Калерт, Мария; Лиз, Флориан; Мейснер, Кристиан; Мерген, Патрисия; Рейджол, Йорик; Сегурадо, Педро; Фоглер, Альфрид; Келли, Мартин (2018). «Варианты внедрения идентификации на основе ДНК в оценку экологического статуса в соответствии с Европейской рамочной директивой по водным ресурсам» . Исследования воды . 138 : 192–205. DOI : 10.1016 / j.watres.2018.03.003 . PMID 29602086 . 
  10. ^ a b c d e Рупперт, Криста М .; Клайн, Ричард Дж .; Рахман, Мд Сайдур (2019). «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 . Материал был скопирован из этого источника, доступного по международной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 .
  11. ^ a b Куассак, Эрик; Риаз, Тиайыба; Пуйландре, Николя (2012). «Биоинформатические проблемы для метабаркодирования ДНК растений и животных» . Молекулярная экология . 21 (8): 1834–1847. DOI : 10.1111 / j.1365-294X.2012.05550.x . PMID 22486822 . S2CID 24398174 .  
  12. ^ a b c d e f g Крир, Саймон; Дейнер, Кристи; Фрей, Серита; Поразинская, Дорота; Таберле, Пьер; Томас, В. Келли; Поттер, Кейтлин; Бик, Холли М. (2016). «Полевое руководство эколога по последовательной идентификации биоразнообразия» . Методы экологии и эволюции . 7 (9): 1008–1018. DOI : 10.1111 / 2041-210X.12574 . Материал был скопирован из этого источника, доступного по международной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 .
  13. ^ Б с д е е г ч я Deiner, Kristy; Бик, Холли М .; Мехлер, Эльвира; Сеймур, Мэтью; Лакурсьер-Руссель, Анаис; Альтерматт, Флориан; Крир, Саймон; Биста, Илиана; Лодж, Дэвид М .; Вере, Наташа; Pfrender, Michael E .; Бернатчес, Луи (2017). «Метабаркодирование ДНК окружающей среды: трансформация методов исследования животных и растений» . Молекулярная экология . 26 (21): 5872–5895. DOI : 10.1111 / mec.14350 . PMID 28921802 . S2CID 8001074 .   Материал был скопирован из этого источника, доступного по международной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 .
  14. ^ Фицетола, Джентиле Франческо; Таберле, Пьер; Куассак, Эрик (2016). «Как ограничить количество ложных срабатываний в ДНК окружающей среды и метабаркодировании? . Ресурсы молекулярной экологии . 16 (3): 604–607. DOI : 10.1111 / 1755-0998.12508 . PMID 27062589 . S2CID 785279 .  
  15. ^ Ю, Дуглас В .; Цзи, Иньцю; Emerson, Brent C .; Ван, Сяоянь; Е, Чэнси; Ян, Чуньян; Дин, Чжаоли (2012). «Суп биоразнообразия: метабаркодирование членистоногих для быстрой оценки биоразнообразия и биомониторинга» . Методы экологии и эволюции . 3 (4): 613–623. DOI : 10.1111 / j.2041-210X.2012.00198.x .
  16. ^ Кристеска, Мелания Е. (2014). «От штрих-кодирования отдельных лиц до метабаркодирования биологических сообществ: к интегративному подходу к изучению глобального биоразнообразия». Тенденции в экологии и эволюции . 29 (10): 566–571. DOI : 10.1016 / j.tree.2014.08.001 . PMID 25175416 . 
  17. ^ Гибсон, Джоэл Ф .; Шокралла, Шади; Карри, Колин; Бэрд, Дональд Дж .; Монах, Венди А .; Король, Ян; Хаджибабаи, Мехрдад (2015). «Крупномасштабный биомониторинг удаленных и находящихся под угрозой экосистем с помощью высокопроизводительного секвенирования» . PLOS ONE . 10 (10): e0138432. Bibcode : 2015PLoSO..1038432G . DOI : 10.1371 / journal.pone.0138432 . PMC 4619546 . PMID 26488407 .  
  18. ^ Маргулис, Марсель; и другие. (2005). «Секвенирование генома в микроизготовленных пиколитровых реакторах высокой плотности» . Природа . 437 (7057): 376–380. Bibcode : 2005Natur.437..376M . DOI : 10,1038 / природа03959 . PMC 1464427 . PMID 16056220 .  
  19. ^ Hajibabaei, Mehrdad; Шокралла, Шади; Чжоу, Синь; Певец, Грегори А.С.; Бэрд, Дональд Дж. (2011). «Штрих-кодирование окружающей среды: подход к секвенированию нового поколения для приложений биомониторинга с использованием речного бентоса» . PLOS ONE . 6 (4): e17497. Bibcode : 2011PLoSO ... 617497H . DOI : 10.1371 / journal.pone.0017497 . PMC 3076369 . PMID 21533287 .  
  20. ^ Бенсон, Деннис А .; Кавано, Марк; Кларк, Карен; Карш-Мизрахи, Илен; Липман, Дэвид Дж .; Остелл, Джеймс; Сэйерс, Эрик В. (2012). «Ген Банк » . Исследования нуклеиновых кислот . 41 (выпуск базы данных): D36 – D42. DOI : 10.1093 / NAR / gks1195 . PMC 3531190 . PMID 23193287 .  
  21. ^ Pruesse, E .; Quast, C .; Knittel, K .; Fuchs, BM; Ludwig, W .; Peplies, J .; Глокнер, ФО (2007). «SILVA: всеобъемлющий онлайн-ресурс для проверенных и согласованных данных о последовательностях рибосомных РНК, совместимых с ARB» . Исследования нуклеиновых кислот . 35 (21): 7188–7196. DOI : 10.1093 / NAR / gkm864 . PMC 2175337 . PMID 17947321 .  
  22. ^ о'Доннелл, Джеймс Л .; Келли, Райан П .; Лоуэлл, Натали С.; Порт, Джесси А. (2016). «Индексированные праймеры ПЦР вызывают смещение, специфичное для шаблона, в крупномасштабных исследованиях секвенирования ДНК» . PLOS ONE . 11 (3): e0148698. Bibcode : 2016PLoSO..1148698O . DOI : 10.1371 / journal.pone.0148698 . PMC 4780811 . PMID 26950069 .  
  23. ^ Sønstebø, JH; Gielly, L .; Бристинг, АК; Эльфийский, Р .; Эдвардс, М .; Haile, J .; Willerslev, E .; Coissac, E .; Rioux, D .; Sannier, J .; Taberlet, P .; Брохманн, К. (2010). «Использование секвенирования следующего поколения для молекулярной реконструкции прошлой арктической растительности и климата». Ресурсы молекулярной экологии . 10 (6): 1009–1018. DOI : 10.1111 / j.1755-0998.2010.02855.x . PMID 21565110 . S2CID 23029234 .  
  24. ^ Виллерслев, Эске; и другие. (2014). «Пятьдесят тысяч лет арктической растительности и диеты мегафауны» (PDF) . Природа . 506 (7486): 47–51. Bibcode : 2014Natur.506 ... 47W . DOI : 10,1038 / природа12921 . PMID 24499916 . S2CID 4461741 .   
  25. ^ Blaxter, Марк; Манн, Дженна; Чепмен, Том; Томас, Фрэн; Уиттон, Клэр; Флойд, Робин; Абебе, Эюалем (2005). «Определение операционных таксономических единиц с использованием данных штрих-кода ДНК» . Философские труды Королевского общества B: биологические науки . 360 (1462): 1935–1943. DOI : 10.1098 / rstb.2005.1725 . PMC 1609233 . PMID 16214751 .  
  26. ^ Дейнер, Кристи; Альтерматт, Флориан (2014). «Расстояние переноса ДНК беспозвоночных в естественной реке» . PLOS ONE . 9 (2): e88786. Bibcode : 2014PLoSO ... 988786D . DOI : 10.1371 / journal.pone.0088786 . PMC 3921251 . PMID 24523940 .  
  27. ^ Меркес, Кристофер М .; Маккалла, С. Грейс; Дженсен, Натан Р .; Gaikowski, Mark P .; Амберг, Джон Дж. (2014). «Сохранение ДНК в тушах, слизи и птичьих фекалиях может повлиять на интерпретацию данных ДНК из окружающей среды» . PLOS ONE . 9 (11): e113346. Bibcode : 2014PLoSO ... 9k3346M . DOI : 10.1371 / journal.pone.0113346 . PMC 4234652 . PMID 25402206 .  
  28. ^ Yoccoz, NG; Братен, штат Калифорния; Gielly, L .; Haile, J .; Эдвардс, Мэн; Гослар, Т .; von Stedingk, H .; Бристинг, АК; Coissac, E .; Помпанон, Ф .; Sønstebø, JH; Miquel, C .; Валентини, А .; De Bello, F .; Chave, J .; Thuiller, W .; Wincker, P .; Cruaud, C .; Gavory, F .; Расмуссен, М .; Гилберт, MTP; Орландо, Л .; Brochmann, C .; Willerslev, E .; Таберлет, П. (2012). «ДНК из почвы отражает таксономическое разнообразие растений и разнообразие форм роста». Молекулярная экология . 21 (15): 3647–3655. DOI : 10.1111 / j.1365-294X.2012.05545.x . PMID 22507540 . 
  29. ^ a b c d e f g h i j Хаарсма, Анн-Джифке; Зипель, Хенк; Gravendeel, Барбара (2016). «Дополнительные преимущества метабаркодирования в сочетании с микроскопией для эволюционных исследований млекопитающих» . Zoologica Scripta . 45 : 37–49. DOI : 10.1111 / zsc.12214 . S2CID 89048681 .  Материал был скопирован из этого источника, доступного по международной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 .
  30. ^ Хеберт, Пол DN; Цивинская, Алина; Болл, Шелли Л .; Деуард, Джереми Р. (2003). «Биологическая идентификация с помощью штрих-кодов ДНК» . Труды Лондонского королевского общества. Серия B: Биологические науки . 270 (1512): 313–321. DOI : 10.1098 / rspb.2002.2218 . PMC 1691236 . PMID 12614582 .  
  31. ^ Кресс, У. Джон; Гарсиа-Робледо, Карлос; Уриарте, Мария; Эриксон, Дэвид Л. (2015). «Штрих-коды ДНК для экологии, эволюции и сохранения». Тенденции в экологии и эволюции . 30 (1): 25–35. DOI : 10.1016 / j.tree.2014.10.008 . PMID 25468359 . 
  32. ^ Галан, Максим; Пажес, Мари; Коссон, Жан-Франсуа (2012). «Секвенирование следующего поколения для штрих-кодирования грызунов: идентификация видов по свежим, деградированным и экологическим образцам» . PLOS ONE . 7 (11): e48374. Bibcode : 2012PLoSO ... 748374G . DOI : 10.1371 / journal.pone.0048374 . PMC 3492341 . PMID 23144869 .  
  33. ^ Иванова, Наталья В .; Clare, Elizabeth L .; Борисенко, Алексей В. (2012). «Штрих-кодирование ДНК у млекопитающих». Штрих-коды ДНК . Методы молекулярной биологии ™. 858 . С. 153–182. DOI : 10.1007 / 978-1-61779-591-6_8 . ISBN 978-1-61779-590-9. PMID  22684956 .
  34. ^ Клэр, Элизабет Л. (2014). «Молекулярное обнаружение трофических взаимодействий: новые тенденции, явные преимущества, важные соображения и природоохранные приложения» . Эволюционные приложения . 7 (9): 1144–1157. DOI : 10.1111 / eva.12225 . PMC 4231602 . PMID 25553074 .  
  35. ^ Орландо, Людовик; Хэнни, Екатерина; Дуади, Кристоф Дж. (2007). «Филогенетические отношения мамонта и слона: Mammut Americanum, отсутствующая группа» . Эволюционная биоинформатика . 3 : 45–51. DOI : 10.1177 / 117693430700300019 . PMC 2674638 . PMID 19430604 .  
  36. ^ Помпанон, Франсуа; Дигл, Брюс Э .; Саймондсон, Уильям О.К .; Браун, Дэвид С .; Jarman, Simon N .; Таберле, Пьер (2012). «Кто что ест: оценка диеты с использованием секвенирования следующего поколения» . Молекулярная экология . 21 (8): 1931–1950. DOI : 10.1111 / j.1365-294X.2011.05403.x . PMID 22171763 . S2CID 10013333 .  
  37. ^ Дигл, Брюс Э .; Jarman, Simon N .; Куассак, Эрик; Помпанон, Франсуа; Таберле, Пьер (2014). «Метабаркодирование ДНК и маркер субъединицы I цитохром с оксидазы: не идеальное совпадение» . Письма о биологии . 10 (9). DOI : 10.1098 / RSBL.2014.0562 . PMC 4190964 . PMID 25209199 .  
  38. ^ Dhaliwal, Anandika (2013). «Выделение и очистка ДНК». Материалы и методы . 3 . DOI : 10.13070 / mm.en.3.191 .
  39. ^ Купер, А .; Пойнар, HN (2000). «Древняя ДНК: сделай это правильно или нет». Наука . 289 (5482): 1139b – 1139. DOI : 10.1126 / science.289.5482.1139b . PMID 10970224 . S2CID 11030200 .  
  40. ^ Виллерслев, Эске; Купер, Алан (2005). «Обзорная статья. Древняя ДНК» . Труды Королевского общества B: биологические науки . 272 (1558): 3–16. DOI : 10.1098 / rspb.2004.2813 . PMC 1634942 . PMID 15875564 .  
  41. ^ Ficetola, Gentile F .; Пансу, Йохан; Бонин, Орели; Куассак, Эрик; Giguet-Covex, Charline; Де Барба, Марта; Гилли, Людовик; Лопес, Карла М .; Бойер, Фредерик; Помпанон, Франсуа; Райе, Жиль; Таберле, Пьер (2015). «Уровни репликации, ложное присутствие и оценка присутствия / отсутствия по данным метабаркодирования eDNA». Ресурсы молекулярной экологии . 15 (3): 543–556. DOI : 10.1111 / 1755-0998.12338 . PMID 25327646 . S2CID 24432585 .  
  42. ^ Ян, Аймин; Чжан, Вэй; Ван, Цзяхао; Ян, Кэ; Хан, Ян; Чжан, Лимин (2020). «Обзор применения алгоритмов машинного обучения в анализе данных последовательностей ДНК» . Границы биоинженерии и биотехнологии . 8 : 1032. DOI : 10.3389 / fbioe.2020.01032 . PMC 7498545 . PMID 33015010 .  
  43. ^ Shendure, Джей; Эйден, Эрез Либерман (2012). «Расширяющиеся возможности секвенирования ДНК» . Природа Биотехнологии . 30 (11): 1084–1094. DOI : 10.1038 / nbt.2421 . PMC 4149750 . PMID 23138308 .  
  44. ^ Панда, Даршан; Молла, Кутубуддин Али; Байг, Мирза Джайнул; Суэйн, Алака; Бехера, Диптиреха; Даш, Манасвини (2018). «ДНК как устройство хранения цифровой информации: надежда или шумиха?» . 3 Biotech . 8 (5): 239. DOI : 10.1007 / s13205-018-1246-7 . PMC 5935598 . PMID 29744271 .  
  45. ^ 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 .  
  46. ↑ Нельсон, Карен Э. (3 января 2015 г.). Энциклопедия метагеномики: гены, геномы и метагеномы. Основы, методы, базы данных и инструменты . ISBN 9781489974778.
  47. ^ Абаренков, Кесси; Henrik Nilsson, R .; Ларссон, Карл-Хенрик; Александр, Ян Дж .; Эберхардт, Урсула; Эрланд, Сюзанна; Хойланд, Клаус; Кьёллер, Расмус; Ларссон, Эллен; Пеннанен, Тайна; Сен, Робин; Тейлор, Энди Ф.С.; Тедерсоо, Лехо; Ursing, Björn M .; Вролстад, Труд; Лииматайнен, Каре; Пайнтнер, Урсула; Кылъялг, Урмас (2010). «База данных UNITE для молекулярной идентификации грибов - последние обновления и перспективы на будущее». Новый фитолог . 186 (2): 281–285. DOI : 10.1111 / j.1469-8137.2009.03160.x . PMID 20409185 . 
  48. ^ Капорасо, Дж. Грегори; Кучински, Джастин; Stombaugh, Джесси; Биттингер, Кайл; Бушман, Фредерик Д .; Костелло, Элизабет К .; Фирер, Ной; Пенья, Антонио Гонсалес; Гудрич, Юлия К .; Гордон, Джеффри I .; Huttley, Gavin A .; Келли, Скотт Т .; Рыцари, Дэн; Кениг, Джереми Э .; Ley, Ruth E .; Лозупоне, Екатерина А .; Макдональд, Дэниел; Muegge, Brian D .; Пиррунг, Мэг; Ридер, Йенс; Севинский, Джоэл Р .; Тернбо, Питер Дж .; Уолтерс, Уильям А .; Видманн, Джереми; Яцуненко, Таня; Заневельд, Джесси; Рыцарь, Роб (2010). «QIIME позволяет анализировать высокопроизводительные данные секвенирования сообщества» . Методы природы . 7 (5): 335–336. DOI : 10.1038 / nmeth.f.303 . PMC 3156573 . PMID  20383131 .
  49. ^ Асникар, Франческо; Вайнгарт, Джордж; Щекотать, Тимоти Л .; Хаттенхауэр, Кертис; Сегата, Никола (2015). «Компактное графическое представление филогенетических данных и метаданных с помощью GraPhl An » . PeerJ . 3 : e1029. DOI : 10,7717 / peerj.1029 . PMC 4476132 . PMID 26157614 .  
  50. ^ Мацен Ив, Фредерик А .; Эванс, Стивен Н. (2013). «Основные компоненты края и кластеризация сквоша: использование специальной структуры филогенетических данных о размещении для сравнения образцов» . PLOS ONE . 8 (3): e56859. Bibcode : 2013PLoSO ... 856859M . DOI : 10.1371 / journal.pone.0056859 . PMC 3594297 . PMID 23505415 .  
  51. ^ Дарлинг, Аарон Э .; Жоспен, Гийом; Лоу, Эрик; Matsen, Frederick A .; Бик, Холли М .; Эйзен, Джонатан А. (2014). «Phylo Sift : филогенетический анализ геномов и метагеномов» . PeerJ . 2 : e243. DOI : 10,7717 / peerj.243 . PMC 3897386 . PMID 24482762 .  
  52. ^ Stoeckle, MY и Эбер, PD (2008). Эль-Кодиго-де-Баррас-де-ла-Вида. Investigación y ciencia, (387), 42-47.
  53. ^ Newmaster SG et al. (2007). Тестирование участков штрих-кода растений-кандидатов в Myristicaceae. Заметки о молекулярной экологии. 1-11.
  54. ^ Хаэн-Молин, Р., Caujapé-Кастельс, J., Фернандес-Паласиос, О. де Паса, JP, Febles Р., Bramwell, Д., ... и Халык, KA Filogenia молекулярного деласMatthioleae Macaronésicas según la información de la región ITS.
  55. ^ Б с д е Pornon, Андре; Андало, Кристоф; Буррус, Моник; Escaravage, Натали (2017). «Данные метабаркода ДНК раскрывают невидимые сети опыления» . Научные отчеты . 7 (1): 16828. Bibcode : 2017NatSR ... 716828P . DOI : 10.1038 / s41598-017-16785-5 . PMC 5715002 . PMID 29203872 .   Материал был скопирован из этого источника, доступного по международной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 .
  56. ^ Biesmeijer, JC; Робертс, ИП; Reemer, M .; Ohlemüller, R .; Эдвардс, М .; Peeters, T .; Шафферс, А. П.; Potts, SG; Kleukers, R .; Томас, компакт-диск; Settele, J .; Кунин, В.Е. (2006). «Параллельное снижение количества опылителей и растений, опыляемых насекомыми в Великобритании и Нидерландах». Наука . 313 (5785): 351–354. Bibcode : 2006Sci ... 313..351B . DOI : 10.1126 / science.1127863 . PMID 16857940 . S2CID 16273738 .  
  57. ^ a b Hegland, Stein Joar; Данн, Дженнифер; Нильсен, Андерс; Меммотт, Джейн (2010). «Как рентабельно проводить мониторинг экологических сообществ: пример сетей растений – опылителей». Биологическая консервация . 143 (9): 2092–2101. DOI : 10.1016 / j.biocon.2010.05.018 .
  58. ^ a b Джордано, Педро (2016). «В погоне за экологическими взаимодействиями» . PLOS Биология . 14 (9): e1002559. DOI : 10.1371 / journal.pbio.1002559 . PMC 5025190 . PMID 27631692 .  
  59. ^ а б Васкес, Диего П .; Chacoff, Natacha P .; Каньоло, Лучано (2009). «Оценка нескольких детерминант структуры мутуалистических сетей растений и животных». Экология . 90 (8): 2039–2046. DOI : 10.1890 / 08-1837.1 . PMID 19739366 . 
  60. ^ a b Бартомеус, Игнаси (2013). «Понимание правил связи в сетях растений-опылителей с помощью иерархических моделей, которые объединяют обнаруживаемость опылителей и признаки растений» . PLOS ONE . 8 (7): e69200. Bibcode : 2013PLoSO ... 869200B . DOI : 10.1371 / journal.pone.0069200 . PMC 3698228 . PMID 23840909 .  
  61. ^ a b Блютген, Нико; Мензель, Флориан; Ховестадт, Томас; Фиала, Бриджит; Блютген, Нильс (2007). «Специализация, ограничения и конфликт интересов в взаимных сетях». Текущая биология . 17 (4): 341–346. DOI : 10.1016 / j.cub.2006.12.039 . PMID 17275300 . S2CID 17241040 .  
  62. ^ Bascompte, J .; Jordano, P .; Мелиан, CJ; Олесен, JM (2003). «Вложенная сборка мутуалистических сетей животных и растений» . Труды Национальной академии наук . 100 (16): 9383–9387. Bibcode : 2003PNAS..100.9383B . DOI : 10.1073 / pnas.1633576100 . PMC 170927 . PMID 12881488 .  
  63. ^ Джордано, Педро; Бакомпте, Хорди; Олесен, Йенс М. (2002). «Инвариантные свойства в коэволюционных сетях взаимодействий растений и животных». Письма об экологии . 6 : 69–81. DOI : 10.1046 / j.1461-0248.2003.00403.x .
  64. ^ Olesen, JM; Bascompte, J .; Dupont, YL; Джордано, П. (2007). «Модульность сетей опыления» . Труды Национальной академии наук . 104 (50): 19891–19896. Bibcode : 2007PNAS..10419891O . DOI : 10.1073 / pnas.0706375104 . PMC 2148393 . PMID 18056808 .  
  65. ^ Ollerton, Джефф (1996). «Согласование экологических процессов с филогенетическими паттернами: очевидный парадокс систем растение-опылитель». Журнал экологии . 84 (5): 767–769. DOI : 10.2307 / 2261338 . JSTOR 2261338 . 
  66. ^ Джонсон, Стивен Д .; Штайнер, Ким Э. (2000). «Обобщение против специализации в системах опыления растений». Тенденции в экологии и эволюции . 15 (4): 140–143. DOI : 10.1016 / S0169-5347 (99) 01811-X . PMID 10717682 . 
  67. ^ Васер, Николас М .; Читтка, Ларс; Прайс, Мэри В .; Уильямс, Нил М .; Оллертон, Джефф (1996). «Обобщение в системах опыления и почему это важно». Экология . 77 (4): 1043–1060. DOI : 10.2307 / 2265575 . JSTOR 2265575 . 
  68. ^ Фенстер, Чарльз Б .; Армбрустер, В. Скотт; Уилсон, Пол; Дудаш, Мишель Р .; Томсон, Джеймс Д. (2004). «Синдромы опыления и цветочная специализация». Ежегодный обзор экологии, эволюции и систематики . 35 : 375–403. DOI : 10.1146 / annurev.ecolsys.34.011802.132347 .
  69. ^ Босх, Хорди; Мартин Гонсалес, Ана М .; Родриго, Ансельм; Наварро, Дэвид (2009). «Сети растений-опылителей: добавление точки зрения опылителей». Письма об экологии . 12 (5): 409–419. DOI : 10.1111 / j.1461-0248.2009.01296.x . PMID 19379135 . 
  70. ^ Видмер, А .; Cozzolino, S .; Pellegrino, G .; Soliva, M .; Дафни, А. (2000). «Молекулярный анализ поллинарий орхидей и остатков поллинарий, обнаруженных на насекомых». Молекулярная экология . 9 (11): 1911–1914. DOI : 10.1046 / j.1365-294x.2000.01103.x . PMID 11091327 . S2CID 13242534 .  
  71. ^ Petanidou, Т. и Поттс, SG (2006). «Взаимное использование ресурсов в средиземноморских сообществах растений-опылителей: насколько специализированы сети опыления?» В: Waser NM, Ollerton J. (eds) Взаимодействие растений и опылителей, от специализации к обобщению , University of Chicago Press, страницы 221–244.
  72. ^ Гомес, Хосе М .; Bosch, Jordi; Перфектти, Франсиско; Фернандес, Хуанде; Абдельазиз, Мохамед (2007). «Разнообразие опылителей влияет на воспроизводство и пополнение растений: компромисс обобщения». Oecologia . 153 (3): 597–605. Bibcode : 2007Oecol.153..597G . DOI : 10.1007 / s00442-007-0758-3 . PMID 17576602 . S2CID 4219676 .  
  73. ^ Васкес, Диего П .; Айзен, Марсело А. (2003). "Анализы нулевой модели специализации во взаимодействиях растений и опылителей". Экология . 84 (9): 2493–2501. DOI : 10.1890 / 02-0587 .
  74. ^ a b Dupont, Yoko L .; Трёелсгаард, Кристиан; Хаген, Мелани; Хенриксен, Мари В .; Olesen, Jens M .; Педерсен, Нанна МЭ; Кисслинг, В. Дэниэл (2014). «Пространственная структура индивидуальной сети растений-опылителей» (PDF) . Ойкос . 123 (11): 1301–1310. DOI : 10.1111 / oik.01426 .
  75. ^ а б Кинг, Кэролайн; Баллантайн, Гэвин; Уиллмер, Пэт Г. (2013). «Почему посещение цветов является плохим показателем опыления: измерение осаждения пыльцы за одно посещение, с последствиями для сетей опыления и сохранения» . Методы экологии и эволюции . 4 (9): 811–818. DOI : 10.1111 / 2041-210X.12074 .
  76. ^ a b Lopezaraiza – Mikel, Martha E .; Hayes, Ричард Б .; Whalley, Martin R .; Меммотт, Джейн (2007). «Воздействие чужеродного растения на сеть местных растений-опылителей: экспериментальный подход». Письма об экологии . 10 (7): 539–550. DOI : 10.1111 / j.1461-0248.2007.01055.x . PMID 17542933 . 
  77. ^ a b c d e f Соу, Ахмаду; Харран, Жюльен; Бенуа, Лора; Галан, Максим; Брево, Тьерри (2020). «Метабаркодирование ДНК как инструмент для распутывания пищевых сетей в агроэкосистемах» . Насекомые . 11 (5): 294. DOI : 10.3390 / насекомые11050294 . PMC 7290477 . PMID 32403224 .   Материал был скопирован из этого источника, доступного по международной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 .
  78. ^ Галан, Максим; Понс, Жан-Батист; Турнейр, Орианна; Пьер, Эрик; Leuchtmann, Максим; Понтье, Доминик; Шарбоннель, Натали (2018). «Метабаркодирование для параллельной идентификации нескольких сотен хищников и их добычи: применение к анализу рациона летучих мышей». Ресурсы молекулярной экологии . 18 (3): 474–489. DOI : 10.1111 / 1755-0998.12749 . PMID 29288544 . S2CID 1004450 .  
  79. ^ a b Паула, Дебора П .; Линард, Бенджамин; Крэмптон-Платт, Алекс; Шриватсан, Амрита; Тиммерманс, Мартейн JTN; Sujii, Edison R .; Пирес, Кармен СС; Соуза, Лукас М .; Andow, Дэвид A .; Фоглер, Альфрид П. (2016). «Выявление трофических взаимодействий у членистоногих хищников с помощью ДНК-дробовика-секвенирования содержимого кишечника» . PLOS ONE . 11 (9): e0161841. Bibcode : 2016PLoSO..1161841P . DOI : 10.1371 / journal.pone.0161841 . PMC 5021305 . PMID 27622637 .  
  80. ^ Таберле, Пьер; Куассак, Эрик; Помпанон, Франсуа; Брохманн, Кристиан; Виллерслев, Эске (2012). «На пути к оценке биоразнообразия следующего поколения с использованием метабаркодирования ДНК». Молекулярная экология . 21 (8): 2045–2050. DOI : 10.1111 / j.1365-294X.2012.05470.x . PMID 22486824 . S2CID 41437334 .  
  81. ^ Фирлей, Аннабель; Дойон, Хосе; Харвуд, Джеймс Д .; Бродер, Жак (2013). «Многопрофильное исследование для определения взаимодействий между жужелицами и соевой тлей» . Экологическая энтомология . 42 (1): 89–96. DOI : 10.1603 / EN11303 . PMID 23339789 . S2CID 7903342 .  
  82. ^ Kartzinel, Tyler R .; Чен, Патрисия А .; Ковердейл, Тайлер С.; Эриксон, Дэвид Л .; Кресс, У. Джон; Кузьмина Мария Л .; Рубинштейн, Даниэль I .; Ван, Вэй; Прингл, Роберт М. (2015). «Метабаркодирование ДНК проливает свет на разделение диетических ниш крупных африканских травоядных» . Труды Национальной академии наук . 112 (26): 8019–8024. Bibcode : 2015PNAS..112.8019K . DOI : 10.1073 / pnas.1503283112 . PMC 4491742 . PMID 26034267 .  
  83. ^ Lopes, CM; Де Барба, М .; Boyer, F .; Mercier, C .; Da Silva Filho, PJ S .; Heidtmann, LM; Галиано, Д .; Кубяк, ББ; Langone, P .; Гарсиас, FM; Gielly, L .; Coissac, E .; De Freitas, TR O .; Таберлет, П. (2015). «ДНК-метабаркодирующий анализ диеты для видов с парапатрическим и симпатрическим распределением: тематическое исследование подземных грызунов» . Наследственность . 114 (5): 525–536. DOI : 10.1038 / hdy.2014.109 . PMID 25649502 . S2CID 5077455 .  
  84. ^ Моллот, Грегори; Дайк, Пьер-Франсуа; Лефевр, Пьер; Лескурре, Франсуаза; Мартин, Жан-Франсуа; Пири, Сильвен; Канард, Эльза; Тиксье, Филипп (2014). «Покровное растениеводство меняет диету членистоногих на банановой плантации: метод метабаркодирования» . PLOS ONE . 9 (4): e93740. Bibcode : 2014PLoSO ... 993740M . DOI : 10.1371 / journal.pone.0093740 . PMC 3973587 . PMID 24695585 .  
  85. ^ Гринстоун, Мэтью Х .; Пэйтон, Марк Э .; Вебер, Дональд С .; Симмонс, Элвин М. (2014). «Период полураспада в исследованиях членистоногих хищников-жертв: что это такое, зачем нам это нужно, как их измерить и как использовать». Молекулярная экология . 23 (15): 3799–3813. DOI : 10.1111 / mec.12552 . PMID 24303920 . S2CID 41032815 .  
  86. ^ Саймондсон, Уильям OC; Харвуд, Джеймс Д. (2014). «Специальный выпуск о молекулярном обнаружении трофических взаимодействий: распутывание запутанного банка» (PDF) . Молекулярная экология . 23 (15): 3601–3604. DOI : 10.1111 / mec.12831 . S2CID 26082315 .  
  87. ^ Помпанон, Франсуа; Дигл, Брюс Э .; Саймондсон, Уильям О.К .; Браун, Дэвид С .; Jarman, Simon N .; Таберле, Пьер (2012). «Кто что ест: оценка диеты с использованием секвенирования следующего поколения» . Молекулярная экология . 21 (8): 1931–1950. DOI : 10.1111 / j.1365-294X.2011.05403.x . PMID 22171763 . S2CID 10013333 .  
  88. ^ Валентини, Алиса; Помпанон, Франсуа; Таберле, Пьер (2009). «Штрих-кодирование ДНК для экологов». Тенденции в экологии и эволюции . 24 (2): 110–117. DOI : 10.1016 / j.tree.2008.09.011 . PMID 19100655 . 
  89. ^ Бегг, Грэм S .; Повар, Саманта М .; Краска, Ричард; Ферранте, Марко; Франк, Пьер; Лавин, Клэр; Lövei, Gábor L .; Особняк-Ваки, Агата; Пелл, Джудит К .; Пети, Сандрин; Кесада, Нора; Риччи, Бенуа; Wratten, Стивен Д .; Берч, А. Николай Э. (2017). «Функциональный обзор сохранения биологического контроля». Защита урожая . 97 : 145–158. DOI : 10.1016 / j.cropro.2016.11.008 .
  90. ^ Гурр, GM; Ван Эмден, HF; Wratten, SD (1998). «Манипулирование средой обитания и эффективность естественного врага». Сохранение биологического контроля . С. 155–183. DOI : 10.1016 / B978-012078147-8 / 50055-4 . ISBN 9780120781478.
  91. ^ Wyckhuys, Kris AG; Лу, Яньхуэй; Моралес, Хельда; Васкес, Луис Л .; Легаспи, Хесуса С .; Eliopoulos, Panagiotis A .; Эрнандес, Луис М. (2013). «Текущее состояние и потенциал сохранения биологического контроля для сельского хозяйства в развивающихся странах». Биологический контроль . 65 : 152–167. DOI : 10.1016 / j.biocontrol.2012.11.010 .
  92. ^ a b Саймондсон, WOC; Сандерленд, штат Коннектикут; Гринстоун, MH (2002). «Могут ли хищники-универсалы быть эффективными агентами биологического контроля?». Ежегодный обзор энтомологии . 47 : 561–594. DOI : 10.1146 / annurev.ento.47.091201.145240 . PMID 11729085 . 
  93. ^ Харвуд, JD и Obrycki, JJ (2005). «Роль альтернативной добычи в поддержании популяций хищников». В: MS Hoddle (Ed.), Труды второго международного симпозиума по биологической борьбе с членистоногими , том 2, страницы 453–462.
  94. ^ Харвуд, Джеймс Д .; Десне, Николя; Yoo, HO Jung S .; Роули, Дэниел Л .; Гринстоун, Мэтью Х .; Обрыцкий, Джон Дж .; о'Нил, Роберт Дж. (2007). «Отслеживание роли альтернативной добычи в хищничестве соевой тли Orius insidiosus: молекулярный подход». Молекулярная экология . 16 (20): 4390–4400. DOI : 10.1111 / j.1365-294X.2007.03482.x . PMID 17784913 . S2CID 21211301 .  
  95. ^ a b c Ферлонг, Майкл Дж. (2015). «Знать своих врагов: объединение молекулярных и экологических методов для оценки воздействия хищников членистоногих на вредителей сельскохозяйственных культур». Наука о насекомых . 22 (1): 6–19. DOI : 10.1111 / 1744-7917.12157 . PMID 25081301 . S2CID 27851198 .  
  96. ^ Йонссон, Маттиас; Wratten, Steve D .; Лэндис, Дуг А .; Гурр, Джефф М. (2008). «Последние достижения в сохранении биологической борьбы с членистоногими членистоногими». Биологический контроль . 45 (2): 172–175. DOI : 10.1016 / j.biocontrol.2008.01.006 .
  97. ^ Помпанон, Франсуа; Дигл, Брюс Э .; Саймондсон, Уильям О.К .; Браун, Дэвид С .; Jarman, Simon N .; Таберле, Пьер (2012). «Кто что ест: оценка диеты с использованием секвенирования следующего поколения» . Молекулярная экология . 21 (8): 1931–1950. DOI : 10.1111 / j.1365-294X.2011.05403.x . PMID 22171763 . S2CID 10013333 .  
  98. ^ Вальднер, Томас; Трауготт, Майкл (2012). «Анализ срыгивания на основе ДНК: неинвазивный подход к исследованию диеты потребителей беспозвоночных». Ресурсы молекулярной экологии . 12 (4): 669–675. DOI : 10.1111 / j.1755-0998.2012.03135.x . S2CID 21254959 . 
  99. ^ Боманн, Кристина; Монаджем, Ара; Лемкуль Ноер, Кристина; Расмуссен, Мортен; Зил, Мэтт РК; Клэр, Элизабет; Джонс, Гарет; Виллерслев, Эске; Гилберт, М. Томас П. (2011). «Молекулярный анализ диеты двух африканских летучих мышей со свободным хвостом (Molossidae) с использованием высокопроизводительного секвенирования» . PLOS ONE . 6 (6): e21441. Bibcode : 2011PLoSO ... 621441B . DOI : 10.1371 / journal.pone.0021441 . PMC 3120876 . PMID 21731749 .  
  100. ^ a b c d e Пошон, Ксавье; Зайко, Анастасия; Флетчер, Лорен М .; Ларош, Оливье; Вуд, Сюзанна А. (2017). «Разыскивается живым или мертвым? Использование метабаркодирования ДНК и РНК окружающей среды для различения живых организмов для целей биобезопасности» . PLOS ONE . 12 (11): e0187636. DOI : 10.1371 / journal.pone.0187636 . PMC 5667844 . PMID 29095959 .   Материал был скопирован из этого источника, доступного по международной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 .
  101. ^ a b Молнар, Дженнифер Л .; Gamboa, Rebecca L .; Ревенга, Кармен; Сполдинг, Марк Д. (2008). «Оценка глобальной угрозы морскому биоразнообразию со стороны инвазивных видов». Границы экологии и окружающей среды . 6 (9): 485–492. DOI : 10.1890 / 070064 .
  102. ↑ Оленин, Сергей; Минчин, Дэн; Даунис, Дариус (2007). «Оценка биозагрязнения водных экосистем». Бюллетень загрязнения морской среды . 55 (7–9): 379–394. DOI : 10.1016 / j.marpolbul.2007.01.010 . PMID 17335857 . 
  103. ^ Katsanevakis, Стелиос; Валлентинус, Ингер; Зенетос, Аргиро; Леппакоски, Эркки; Чинар, Мелих Эртан; Озтюрк, Байрам; Грабовски, Михал; Голани, Даниэль; Кардосо, Ана Кристина (2014). «Воздействие инвазивных чужеродных морских видов на экосистемные услуги и биоразнообразие: панъевропейский обзор» . Водные вторжения . 9 (4): 391–423. DOI : 10,3391 / ai.2014.9.4.01 .
  104. ↑ Пиментел, Дэвид; Зунига, Родольфо; Моррисон, Дуг (2005). «Обновленная информация об экологических и экономических издержках, связанных с чужеродными инвазивными видами в Соединенных Штатах». Экологическая экономика . 52 (3): 273–288. DOI : 10.1016 / j.ecolecon.2004.10.002 .
  105. ^ Харви, Чад Т .; Куреши, Самир А .; MacIsaac, Хью Дж. (2009). «Обнаружение колонизирующих, водных, неместных видов». Разнообразие и распределения . 15 (3): 429–437. DOI : 10.1111 / j.1472-4642.2008.00550.x .
  106. ^ Харви, Чад Т .; Куреши, Самир А .; MacIsaac, Хью Дж. (2009). «Обнаружение колонизирующих, водных, неместных видов». Разнообразие и распределения . 15 (3): 429–437. DOI : 10.1111 / j.1472-4642.2008.00550.x .
  107. ^ Леппакоски, Эркки; Голлаш, Стефан; Оленин, Сергей (29 июня 2013 г.). Инвазивные водные виды Европы. Распространение, воздействие и управление . ISBN 9789401599566.
  108. ^ Хьюм, Филип E. (2009). «Торговля, транспорт и проблемы: управление путями распространения инвазивных видов в эпоху глобализации» . Журнал прикладной экологии . 46 : 10–18. DOI : 10.1111 / j.1365-2664.2008.01600.x .
  109. ^ Инглис Г., Флоерл О., Ахён С., Кокс С., Анвин М., Пондер-Саттон А. и др. (2010) «Риски биобезопасности, связанные с биообрастанием на международных судах, прибывающих в Новую Зеландию: краткое изложение закономерностей и предикторов обрастания». Биобезопасность Новой Зеландии , Технический отчет №: 2008.
  110. ^ Руис, Грегори М .; Роулингс, Тоня К .; Доббс, Фред С .; Дрейк, Лиза А .; Маллади, Тимоти; Хук, Анварул; Колвелл, Рита Р. (2000). «Глобальное распространение микроорганизмов с судов». Природа . 408 (6808): 49–50. DOI : 10.1038 / 35040695 . PMID 11081499 . S2CID 205010602 .  
  111. ^ Gollasch, S. (2002). «Важность обрастания корпуса судов как вектор интродукции видов в Северное море». Биообрастание . 18 (2): 105–121. DOI : 10.1080 / 08927010290011361 . S2CID 85620063 . 
  112. ^ Mineur, Фредерик; Джонсон, Марк П .; Мэггс, Кристин А. (2008). "Интродукция макроводорослей путем обрастания корпуса рекреационных судов: водоросли и моряки". Экологический менеджмент . 42 (4): 667–676. Bibcode : 2008EnMan..42..667M . DOI : 10.1007 / s00267-008-9185-4 . PMID 18704562 . S2CID 25680517 .  
  113. ^ Джонсон, Лэдд Э .; Риккарди, Энтони; Карлтон, Джеймс Т. (2001). «Сухопутное расселение водных инвазивных видов: оценка риска временного прогулочного катания на лодках». Экологические приложения . 11 (6): 1789. DOI : 10,1890 / 1051-0761 (2001) 011 [1789: ODOAIS] 2.0.CO; 2 . ISSN 1051-0761 . 
  114. ^ Дарбайсон, Эмили (2009). «Морские водные привычки и возможность распространения инвазивных видов в заливе Св. Лаврентия» . Водные вторжения . 4 : 87–94. DOI : 10.3391 / ai.2009.4.1.9 .
  115. ^ Акоста, Эрнандо; Форрест, Барри М. (2009). «Распространение морских неместных видов посредством прогулочного катания на лодках: концептуальная модель для оценки риска на основе анализа дерева отказов». Экологическое моделирование . 220 (13–14): 1586–1598. DOI : 10.1016 / j.ecolmodel.2009.03.026 .
  116. ^ МакМахон, Роберт (2011). «Структура популяции мидии квагги (Dreissena rostriformis bugensis) во время раннего вторжения в озера Мид и Мохаве в январе-марте 2007 г.» . Водные вторжения . 6 (2): 131–140. DOI : 10,3391 / ai.2011.6.2.02 .
  117. ^ а б Флетчер, Лорен М .; Зайко, Анастасия; Атала, Хавьер; Рихтер, Ингрид; Dufour, Celine M .; Почон, Ксавье; Wood, Susana A .; Хопкинс, Грант А. (2017). «Трюмная вода как вектор распространения морских вредителей: морфологическая, метабаркодирующая и экспериментальная оценка». Биологические вторжения . 19 (10): 2851–2867. DOI : 10.1007 / s10530-017-1489-у . S2CID 25513146 . 
  118. ^ a b Синнер, Джим, Барри Форрест, Марк Ньютон, Грэм Инглис, Крис Вудс, Дон Морриси, Орели Кастинель и Роуэн Стрикленд (2013) «Управление внутренним распространением вредных морских организмов» Часть B: Нормативно-правовая база и анализ вариантов . Каутронский институт .
  119. ^ Инглис Г., Моррисси Д., Вудс С., Синнер Дж., Ньютон М. (2013) «Управление внутренним распространением вредных морских организмов», Часть A: Оперативные инструменты для управления. Министерство сырьевой промышленности Новой Зеландии , Отчет № 2013 / xx.
  120. ^ Контет, Тьерри; Сандиониги, Анна; Виар, Фредерик; Казираги, Маурицио (2015). «ДНК (мета) штрих-кодирование биологических вторжений: мощный инструмент для выяснения процессов вторжения и помощи в управлении инопланетянами». Биологические вторжения . 17 (3): 905–922. DOI : 10.1007 / s10530-015-0854-у . S2CID 12799342 . 
  121. ^ Зайко, Анастасия; Шимански, Кейт; Почон, Ксавье; Хопкинс, Грант А .; Гольдстен, Шарин; Флоерл, Оливер; Вуд, Сюзанна А. (2016). «Метабаркодирование улучшает обнаружение эукариот из сообществ, образующих ранние биообрастания: значение для мониторинга вредителей и управления путями распространения». Биообрастание . 32 (6): 671–684. DOI : 10.1080 / 08927014.2016.1186165 . PMID 27212415 . S2CID 46842367 .  
  122. ^ Браун, Эмили А .; Чейн, Фредерик Дж.Дж.; Жан, Айбин; MacIsaac, Хью Дж .; Кристеску, Мелания Э. (2016). «Раннее обнаружение водных захватчиков с помощью метабаркодирования позволяет выявить большое количество неместных видов в портах Канады» . Разнообразие и распределения . 22 (10): 1045–1059. DOI : 10.1111 / ddi.12465 .
  123. ^ Зайко, Анастасия; Мартинес, Хосе Л .; Шмидт-Петерсен, Юлия; Рибичич, Дени; Самуиловиене, Аурелия; Гарсия-Васкес, Ева (2015). «Метабародирование для наблюдения за водяным балластом - выгодное решение или неудобная задача?» . Бюллетень загрязнения морской среды . 92 (1–2): 25–34. DOI : 10.1016 / j.marpolbul.2015.01.008 . PMID 25627196 . 
  124. ^ Шокралла, Шади; Spall, Jennifer L .; Гибсон, Джоэл Ф .; Хаджибабаи, Мехрдад (2012). «Технологии секвенирования нового поколения для исследования ДНК в окружающей среде» . Молекулярная экология . 21 (8): 1794–1805. DOI : 10.1111 / j.1365-294X.2012.05538.x . PMID 22486820 . S2CID 5944083 .  
  125. ^ Цзи, Иньцю; Эштон, Луиза; Педли, Скотт М .; Эдвардс, Дэвид П .; Тан, Юн; Накамура, Акихиро; Китчинг, Роджер; Долман, Пол М .; Вудкок, Пол; Эдвардс, Фелисити А .; Larsen, Trond H .; Hsu, Wayne W .; Бенедик, Сьюзан; Hamer, Keith C .; Уилков, Дэвид С .; Брюс, Кэтрин; Ван, Сяоянь; Леви, Таал; Лотт, Мартин; Emerson, Brent C .; Ю, Дуглас В. (2013). «Надежный, поддающийся проверке и эффективный мониторинг биоразнообразия с помощью метабаркодирования» . Письма об экологии . 16 (10): 1245–1257. DOI : 10.1111 / ele.12162 . PMID 23910579 . 
  126. ^ Дорогой, Джон А .; Фредерик, Раймонд М. (2018). «Инструменты на основе нуклеиновых кислот для наблюдения, мониторинга и исследования водяного балласта» . Журнал морских исследований . 133 : 43–52. Bibcode : 2018JSR ... 133 ... 43D . DOI : 10.1016 / j.seares.2017.02.005 . PMC 6104837 . PMID 30147432 .  
  127. ^ Corinaldesi, C .; Beolchini, F .; Делль'Анно, А. (2008). «Скорость повреждения и деградации внеклеточной ДНК в морских отложениях: последствия для сохранения последовательностей генов». Молекулярная экология . 17 (17): 3939–3951. DOI : 10.1111 / j.1365-294X.2008.03880.x . PMID 18643876 . S2CID 22062643 .  
  128. ^ Dell'Anno, A .; Дановаро, Р. (2005). «Внеклеточная ДНК играет ключевую роль в функционировании глубоководных экосистем». Наука . 309 (5744): 2179. DOI : 10.1126 / science.1117475 . PMID 16195451 . S2CID 39216262 .  
  129. ^ Менгони, Алессио; Татти, Энрико; Декорози, Франческа; Вити, Карло; Баззикалупо, Марко; Джованнетти, Лучиана (2005). «Сравнение подходов 16S рРНК и 16S рДНК к T-RFLP для изучения бактериальных сообществ в почвенных микрокосмах, обработанных хроматом в качестве возмущающего агента». Микробная экология . 50 (3): 375–384. DOI : 10.1007 / s00248-004-0222-4 . PMID 16254761 . S2CID 23943691 .  
  130. ^ Павловский, Ян; Эслинг, Филипп; Лейзерович, Франк; Cedhagen, Tomas; Уайлдинг, Томас А. (2014). «Мониторинг окружающей среды с помощью последовательного метаболического кодирования протистов следующего поколения: Оценка воздействия рыбоводства на сообщества бентосных фораминифер». Ресурсы молекулярной экологии . 14 (6): 1129–1140. DOI : 10.1111 / 1755-0998.12261 . PMID 24734911 . С2КИД 2303206 .  
  131. ^ Visco, Джоана Аморим; Апотелос-Перре-Жантиль, Лаура; Кордонье, Ариэль; Эслинг, Филипп; Pillet, Loïc; Павловский, янв (2015). «Мониторинг окружающей среды: вывод индекса диатомовых водорослей из данных секвенирования следующего поколения». Наука об окружающей среде и технологии . 49 (13): 7597–7605. Bibcode : 2015EnST ... 49.7597V . DOI : 10.1021 / es506158m . PMID 26052741 . 
  132. ^ Доул, Эдди; Почон, Ксавье; Кили, Найджел; Вуд, Сюзанна А. (2015). «Оценка воздействия обогащения морского дна разведения лосося с использованием разнообразия бактериального сообщества и высокопроизводительного секвенирования» . FEMS Microbiology Ecology . 91 (8): fiv089. DOI : 10.1093 / femsec / fiv089 . PMID 26207046 . 
  133. ^ Pochon, X .; Wood, SA; Keeley, NB; Lejzerowicz, F .; Esling, P .; Дрю, Дж .; Павловский, Дж. (2015). «Точная оценка воздействия разведения лосося на обогащение донных отложений с использованием метабаркодирования фораминифер». Бюллетень загрязнения морской среды . 100 : 370–382. DOI : 10.1016 / j.marpolbul.2015.08.022 . PMID 26337228 . 
  134. ^ Ларош, Оливье; Wood, Susanna A .; Tremblay, Louis A .; Эллис, Джоанна I .; Лейзерович, Франк; Павловский, Ян; Лир, Гэвин; Атала, Хавьер; Почон, Ксавье (2016). «Первая оценка метабаркодирования фораминифер для мониторинга воздействия на окружающую среду при бурении нефтяных скважин на море» . Исследования морской среды . 120 : 225–235. DOI : 10.1016 / j.marenvres.2016.08.009 . PMID 27595900 . 
  135. ^ Cázarez Carrillo, DE Descripción de la larva de '' Eucinostomus jonesii '' (Рыбы, Gerreidae) морфологическими и генетическими методами.
  136. ^ Kerr, KC, Lijtmaer Д.А., Barreira А.С., Эбер, PD, и Tubaro, PL (2009). Исследование закономерностей эволюции неотропических птиц с помощью штрих-кодов ДНК. PLoS One, 4 (2), e4379.
  137. ^ Lijtmaer, Д. Керр, KC, Barreira, AS, Эбер, PD, и Tubaro, PL (2011). Библиотеки штрих-кодов ДНК дают представление о континентальных моделях диверсификации птиц. PloS one, 6 (7), e20744.
  138. ^ Lijtmaer, Д. Керр, KC, Stoeckle, MY, и Tubaro, PL (2012). Штрих-кодирование ДНК птиц: от сбора данных до анализа данных. В штрих-кодах ДНК (стр. 127-152). Humana Press.
  139. ^ Гарсия Моралес, AE (2013). Código de barras y análisis filogeográfico de rotíferos (Monogononta, Ploima) del sureste mexicano.
  140. ^ де Карвалью, Даниэль Кардозу; Сесилия Гонтихо Леаль; Паулу душ Сантуш Помпеу; Хосе Вандерваль Мело младший и Дениз А.А. де Оливейра (2011). Aplicações da técnica deidentificação genética - Штрих-код ДНК - не написано на сайте Рио-Сан-Франциско. Boletim Sociedade Brasileira de Ictiología № 104. Departamento de Morfologia, Instituto de Biociências, Ботукату, Сан-Паулу, Бразилия.
  141. ^ де Карвалью, Даниэль Кардозу; Паулу душ Сантуш Помпеу; Сесилия Гонтихо Леаль; Дениз А.А. де Оливейра и Ханнер Р. (2011). Глубокое расхождение штрих-кода у бразильских пресноводных рыб: случай бассейна реки Сан-Франциско. Митохондриальная ДНК, 2011.
  142. ^ Эрнандес, Эсмеральда Сальгадо (2008). El código de barras genético («штрих-кодирование ДНК») como herramienta en la Identificación de especies. Эррериана. Revista de divulgación de la ciencia. Vol. 4 (1).
  143. ^ Хеберт П. и Дж. Райан (2005). Перспектива штрих-кодирования ДНК для таксономии. Систематическая биология. 54 (5): 852-859.
  144. Перейти ↑ Hollingsworth, P. (2007). Штрих-кодирование ДНК: потенциальные пользователи. Геномика, общество и политика. 3 (2): 44-47.
  145. ^ "Что такое штрих-кодирование ДНК?" . Штрих-код жизни. Архивировано 1 июля 2017 года . Проверено 11 октября 2017 года .
  146. ^ 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 .  
  147. ^ Павловский, 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 . 
  148. ^ Ратнасингхэм, Судживан; Хеберт, Пол DN (2007). «ЖИРНЫЙ: Штрих-код системы данных о жизни (http://www.barcodinglife.org)» . Заметки о молекулярной экологии . 7 (3): 355–364. DOI : 10.1111 / j.1471-8286.2007.01678.x . PMC 1890991 . PMID 18784790 .  
  149. ^ Stoeckle, Марк (ноябрь-декабрь 2013 года). «Штрих-кодирование ДНК готово к прорыву» . GeneWatch . 26 (5).
  150. ^ DeSalle, R .; Иган, MG; Сиддалл, М. (2005). «Нечестивая троица: систематика, разграничение видов и штрих-кодирование ДНК» . Философские труды Королевского общества B: биологические науки . 360 (1462): 1905–1916. DOI : 10.1098 / rstb.2005.1722 . PMC 1609226 . PMID 16214748 .  
  151. ^ Витворт, TL; Доусон, РД; Magalon, H .; Бодри, Э. (2007). «Штрих-кодирование ДНК не может надежно идентифицировать виды мошек из рода Protocalliphora (Diptera: Calliphoridae)» . Труды Королевского общества B: биологические науки . 274 (1619): 1731–1739. DOI : 10.1098 / rspb.2007.0062 . PMC 2493573 . PMID 17472911 .  
  152. ^ Stackebrandt, E .; Goebel, BM (1994). «Таксономическое примечание: место для реассоциации ДНК-ДНК и анализа последовательности 16S рРНК в настоящем определении видов в бактериологии» . Int. J. Syst. Бактериол . 44 (4): 846–849. DOI : 10.1099 / 00207713-44-4-846 .
  153. ^ Stackebrandt, E .; Эберс, Дж. (2006). «Новый взгляд на таксономические параметры: потускневшие золотые стандарты» (PDF) . Микробиология сегодня . 33 (4): 152–155. Архивировано (PDF) из оригинала 25 марта 2018 года.
  154. ^ Ньютон, Ян (2003). Видообразование и биогеография птиц . Академическая пресса. п. 69. ISBN. 978-0-08-092499-1. Архивировано 7 февраля 2018 года.
  155. ^ Андерссон, Мальте (1999). Гибридизация и филогения поморников . Труды Королевского общества B . 266 . С. 1579–1585. DOI : 10,1098 / rspb.1999.0818 . ISBN 9780080924991. PMC  1690163 . Архивировано 7 февраля 2018 года.
  156. ^ Keswani, J .; Уитмен, ВБ (2001). «Связь сходства последовательности 16S рРНК с гибридизацией ДНК в прокариотах» . Международный журнал систематической и эволюционной микробиологии . 51 (2): 667–78. DOI : 10.1099 / 00207713-51-2-667 . PMID 11321113 . 

Дальнейшие ссылки [ править ]

[1]

  1. ^ Сантоферрара, Лучиана; Бурки, Фабьен; Филкер, Сабина; Логарес, Рамиро; Данторн, Мика; Макманус, Джордж Б. (2020). «Перспективы десяти лет протистских исследований с помощью высокопроизводительного метабаркодирования». Журнал эукариотической микробиологии . 67 (5): 612–622. DOI : 10.1111 / jeu.12813 . PMID 32498124 . S2CID 219331807 .