МЕТАБАРКОДИНГ БЕСПОЗВОНОЧНЫХ ЖИВОТНЫХ
Заказать уникальный реферат- 25 25 страниц
- 27 + 27 источников
- Добавлена 30.09.2024
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
Глава 1. Гены, используемые при ДНК-баркодировании беспозвоночных 5
1.1. Митохондриальные гены 5
1.2. Ядерные гены 7
1.3. Сравнение достоинств и недостатков различных генетических маркеров 8
Глава 2. Технические сложности при метабаркодировании 10
2.1. Проблема извлечения и очистки ДНК из сложных природных образцов 10
2.3. Влияние биоинформатической обработки данных на точность идентификации 12
Глава 3. Технические трудности при метабаркодировании беспозвоночных. 13
3.1. Высокое биоразнообразие и сложность таксономической структуры беспозвоночных 13
3.2. Отсутствие полных референсных баз данных для некоторых групп 14
3.3. Сложности с выделением и очисткой ДНК из твердых и хитинизированных тканей 15
Глава 4. Пример исследования видового состава сообщества беспозвоночных с использованием метабаркодинга (на примере работ ББС) 16
4.1. Цель и задачи исследования 16
4.2. Методология (отбор проб, выделение ДНК, выбор маркеров, биоинформатическая обработка) 17
4.3. Основные результаты и выводы 18
Заключение 19
Список использованных источников 21
Таким образом, несмотря на существующие ограничения, метабаркодирование демонстрирует высокий потенциал в качестве эффективного инструмента для всестороннего изучения биоразнообразия беспозвоночных в различных экосистемах.Список использованных источниковГарлапати Д., Чаранкумар Б., Раму К., Мадесваран П., Мурти Р. Обзор приложений и последних достижений в области метагеномики экологической ДНК (eDNA) // Обзоры по науке об окружающей среде и биотехнологии. 2019. Т. 18, №3. С. 389-411. DOI: https://doi.org/10.1007/s11157-019-09501-4ДНК-метабаркодинг бентосных водорослейи ассоциированных с ними эукариот оз. Байкалвусловиях быстрых экологических изменений / Ю. С. Букин, Л. С. Кравцова, Т. Е. Перетолчина [и др.] // Вавиловский журнал генетики и селекции. – 2022. – Т. 26, № 1. – С. 86-95. – DOI 10.18699/VJGB-22-12.Дюфрен Й., Лейзерович Ф., Перре-Жантиль ЛА, Павловски Дж., Кордье Т. SLIM: гибкое веб-приложение для воспроизводимой обработки данных метабаркодирования ДНК окружающей среды // Биоинформатика BMC. 2019. Т. 20, №1. С. 1-6. DOI: https://doi.org/10.1186/s12859-019-2663-2Исследование разнообразия гидробионтов Лиственничного залива озера Байкал с использованием ДНК-метабаркодинга / Л. С. Кравцова, Т. Е. Перетолчина, Т. И. Трибой [и др.] // Генетика. – 2021. – Т. 57, № 4. – С. 445-453. – DOI 10.31857/S0016675821040056.Исследование сообществ макробеспозвоночных животных в бухте Большие Коты озера Байкал с использованием ДНК метабаркодинга / Л. С. Кравцова, Т. Е. Перетолчина, Т. И. Трибой [и др.] // Вавиловский журнал генетики и селекции. – 2023. – Т. 27, № 6. – С. 694-702. – DOI 10.18699/VJGB-23-80.Колбасова Г.Д., Залевский А.О., Гафуров А.Р., Гусев Ф.О., Ежова М.А., Желудкевич А.А., Коновалова О.П., Кособокова К.Н., Котлов Н.У., Ланина Н.О., Лапашина А.С., Медведев Д.О., Носикова К.С., Нуждина Е.О., Базыкин Г.А., Неретина Т.В. Новый симпатичный C. capillata вид медузы Cyanea в Белом море // Полярная биология. 2015. Том. 38. С. 1439-1451. DOI: https://doi.org/10.1007/s00300-015-1707-y.Рей А., Корелл Дж., Родригес-Эспелета Н. Метабаркодирование для изучения разнообразия зоопланктона // Экология зоопланктона. 2020. Т. 19. С. 252-263. DOI: https://doi.org/10.1201/9781351021821-14Ступникова А.Н., Неретина Т.В., Цетлин А.Б. Метагеномный анализ как инструмент изучения и мониторинга биологического разнообразия арктических морей // Экология гидросферы. 2023. №1 (9). С. 8-17. URL: http://hydrosphere-ecology.ru/379Цетлин А.Б., Неретина Т.В., Жадан А.Э. Таксономическое и генетическое разнообразие беспозвоночных арктических морей. Насущные задачи и новые подходы // Вестник Российского фонда фундаментальных исследований. 2020. №2(106). С. 16-24. DOI: https://doi.org/10.22204/2410-4639-2020-106-02-16-24.Циммерманн Й., Глекнер Г., Ян Р., Энке Н., Гемейнхолзер Б. Метабаркодирование против морфологической идентификации для оценки разнообразия диатомовых водорослей в исследованиях окружающей среды // Ресурсы молекулярной экологии. 2015. Т. 15, №3. С. 526-542. DOI: https://doi.org/10.1111/1755-0998.12336BlackmanRC, MächlerE., AltermattF., ArnoldA., BejaP., BoetsP., EgeterB., ElbrechtV., FilipeAF, JonesJI, MacherJ., MajanevaM., MartinsFMS, MúrriaC., MeissnerK., PawlowskiJ., SchmidtYáñezPL, ZizkaVMA, LeeseF., PriceB., DeinerK. Продвижение использования молекулярных методов для рутинного биомониторинга пресноводных макробеспозвоночных — необходимость калибровочных экспериментов // MetabarcodingandMetagenomics. 2019. Том 3. С. 49-57. DOI: https://doi.org/10.3897/mbmg.3.34735.Blanckenhorn W.U., Rohner P.T., Bernasconi M.V. et al. Is qualitative and quantitative metabarcoding of dung fauna biodiversity feasible? Environmental Toxicology and Chemistry. 2016;35(8):1970-1977.Braukmann T., Ivanov, N., Prosser S. et al. Metabarcoding a Diverse Arthropod Mock Community. Molecular Ecology Resources. 2019;19:711-727.Brown EA, Chain FJ, Crease TJ, MacIsaac HJ, Cristescu ME Порогидивергенцииидивергентныеоценкибиоразнообразия: можетлиметабаркодированиенадежноописыватьсообществазоопланктона? // Экологияиэволюция. 2015. Т. 5, №11. С. 2234-2251. DOI: https://doi.org/10.1002/ece3.1485.Bukin YS, Kravtsova LS, Peretolchina TE, Fedotov AP, Tupikin AE, Kabilov MR, Sherbakov DY, Mincheva EV. DNA metabarcoding of benthic algae and associated eukaryotes from Lake Baikal in the face of rapid environmental changes. VavilovskiiZhurnal Genet Selektsii. 2022 Feb;26(1):86-95. doi: 10.18699/VJGB-22-12.Cohen A.S., Gergurich E.L., Kraemer B.M. et al. Climate warming reduces fish production and benthic habitat in Lake Tanganyika, one of the most biodiverse freshwater ecosystems // Proc. Natl Acad. Sci. USA. 2016. V. 113. № 34. P. 9563-9568.Cowart DA, Pinheiro M., Mouchel O., Maguer M., Grall J., Miné J., Arnaud-Haond S. Метабаркодирование мощно, но все еще слепо: сравнительный анализ морфологических и молекулярных исследований сообществ морских водорослей // PloSone. 2015. Т. 10, №2. С. e0117562. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0117562Deagle BE, Jarman SN, Coissac E., Pompanon F., Taberlet P. ДНК-метабаркодирование и маркер субъединицы I цитохрома с оксидазы: не идеальное совпадение // Biologyletters. 2014. Vol. 10, №9. P. 20140562. DOI: https://doi.org/10.1098/rsbl.2014.0562Dell'Anno F., vanZyl LJ, Trindade M., Brunet C., Dell'Anno A., Ianora A., Sansone C. Метагеномно-сборный геном (MAG) Oceancaulisalexandrii NP7, выделенный из загрязненных морских осадков Средиземного моря, и его биоремедиационный потенциал // G3. 2021. Т. 11, №9. P.jkab210. DOI: https://doi.org/10.1093/g3journal/jkab210Dopheide A, Tooman LK, Grosser S, Agabiti B, Rhode B, Xie D, Stevens MI, Nelson N, Buckley TR, Drummond AJ, Newcomb RD. Estimating the biodiversity of terrestrial invertebrates on a forested island using DNA barcodes and metabarcoding data. EcolAppl. 2019 Jun;29(4):e01877. doi: 10.1002/eap.1877.Hampton S.E., Mc Gowan S., Ozersky T. et al. Recent ecological change in ancient lakes // Limnology and Oceanography. 2018. V. 63. № 5. P. 2277-2304. Hsieh C.H., Sakai Y., Ban S. et al. Eutrophication and warming effects on long-term variation of zooplankton in Lake Biwa // Biogeosciences. 2011. V. 8. № 5. P. 1383-1399. Ji Y., Huotari T., Roslin T, Schmidt NM, Wang J., Yu DW, Ovaskainen O. SPIKEPIPE: метагеномный конвейер для точной количественной оценки встречаемости эукариотических видов и внутривидовых изменений численности с использованием ДНК-штрихкодов или митогеномов // Ресурсы молекулярной экологии. 2020. Т. 20, №1. С. 256-267. DOI: https://doi.org/10.1111/1755-0998.13057Krueger T., Cross A. T., Hubner J. et al. A novel approach for reliable qualitative and quantitative prey spectra identification of carnivorous plants combining DNA metabarcoding and macro photography: 1. Sci Rep. 2022;12(1):4778.Leray M., Knowlton N. ДНК-штрихкодирование и меташтрихкодирование стандартизированных образцов выявляют закономерности морского бентосного разнообразия // Труды Национальной академии наук. 2015. Т. 112, №7. С. 20762081. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1424997112Noguerales V., Meramveliotakis E., Castro-Insua A. et al. Community metabarcoding reveals the relative role of environmental filtering and spatial processes in metacommunity dynamics of soil microarthropods across a mosaic of montane forests. MolecularEcology. 2021:1-17.Sotnikov I. V., Belov A. A., Leonov V. D., Makarova O. L., Mashkov K. A., Korotkevich A. Y., Krivosheina M. G., Rozanova O. L., Rybalov L. B., Tanasevich A. V., Cheptsov V. S., Tiunov A. V. Effect of macroplastic on soil invertebrates: a case study using morphological and molecular approaches. Russian Journal of Ecosystem Ecology. 2023;8(3). (In Russ.). Available from: https://doi.org/10.21685/2500-0578-2023-3-3
2. ДНК-метабаркодинг бентосных водорослейи ассоциированных с ними эукариот оз. Байкалв условиях быстрых экологических изменений / Ю. С. Букин, Л. С. Кравцова, Т. Е. Перетолчина [и др.] // Вавиловский журнал генетики и селекции. – 2022. – Т. 26, № 1. – С. 86-95. – DOI 10.18699/VJGB-22-12.
3. Дюфрен Й., Лейзерович Ф., Перре-Жантиль ЛА, Павловски Дж., Кордье Т. SLIM: гибкое веб-приложение для воспроизводимой обработки данных метабаркодирования ДНК окружающей среды // Биоинформатика BMC. 2019. Т. 20, №1. С. 1-6. DOI: https://doi.org/10.1186/s12859-019-2663-2
4. Исследование разнообразия гидробионтов Лиственничного залива озера Байкал с использованием ДНК-метабаркодинга / Л. С. Кравцова, Т. Е. Перетолчина, Т. И. Трибой [и др.] // Генетика. – 2021. – Т. 57, № 4. – С. 445-453. – DOI 10.31857/S0016675821040056.
5. Исследование сообществ макробеспозвоночных животных в бухте Большие Коты озера Байкал с использованием ДНК метабаркодинга / Л. С. Кравцова, Т. Е. Перетолчина, Т. И. Трибой [и др.] // Вавиловский журнал генетики и селекции. – 2023. – Т. 27, № 6. – С. 694-702. – DOI 10.18699/VJGB-23-80.
6. Колбасова Г.Д., Залевский А.О., Гафуров А.Р., Гусев Ф.О., Ежова М.А., Желудкевич А.А., Коновалова О.П., Кособокова К.Н., Котлов Н.У., Ланина Н.О., Лапашина А.С., Медведев Д.О., Носикова К.С., Нуждина Е.О., Базыкин Г.А., Неретина Т.В. Новый симпатичный C. capillata вид медузы Cyanea в Белом море // Полярная биология. 2015. Том. 38. С. 1439-1451. DOI: https://doi.org/10.1007/s00300-015-1707-y.
7. Рей А., Корелл Дж., Родригес-Эспелета Н. Метабаркодирование для изучения разнообразия зоопланктона // Экология зоопланктона. 2020. Т. 19. С. 252-263. DOI: https://doi.org/10.1201/9781351021821-14
8. Ступникова А.Н., Неретина Т.В., Цетлин А.Б. Метагеномный анализ как инструмент изучения и мониторинга биологического разнообразия арктических морей // Экология гидросферы. 2023. №1 (9). С. 8-17. URL: http://hydrosphere-ecology.ru/379
9. Цетлин А.Б., Неретина Т.В., Жадан А.Э. Таксономическое и генетическое разнообразие беспозвоночных арктических морей. Насущные задачи и новые подходы // Вестник Российского фонда фундаментальных исследований. 2020. №2(106). С. 16-24. DOI: https://doi.org/10.22204/2410-4639-2020-106-02-16-24.
10. Циммерманн Й., Глекнер Г., Ян Р., Энке Н., Гемейнхолзер Б. Метабаркодирование против морфологической идентификации для оценки разнообразия диатомовых водорослей в исследованиях окружающей среды // Ресурсы молекулярной экологии. 2015. Т. 15, №3. С. 526-542. DOI: https://doi.org/10.1111/1755-0998.12336
11. Blackman RC, Mächler E., Altermatt F., Arnold A., Beja P., Boets P., Egeter B., Elbrecht V., Filipe AF, Jones JI, Macher J., Majaneva M., Martins FMS, Múrria C., Meissner K., Pawlowski J., Schmidt Yáñez PL, Zizka VMA, Leese F., Price B., Deiner K. Продвижение использования молекулярных методов для рутинного биомониторинга пресноводных макробеспозвоночных — необходимость калибровочных экспериментов // Metabarcoding and Metagenomics. 2019. Том 3. С. 49-57. DOI: https://doi.org/10.3897/mbmg.3.34735.
12. Blanckenhorn W.U., Rohner P.T., Bernasconi M.V. et al. Is qualitative and quantitative metabarcoding of dung fauna biodiversity feasible? Environmental Toxicology and Chemistry. 2016;35(8):1970-1977.
13. Braukmann T., Ivanov, N., Prosser S. et al. Metabarcoding a Diverse Arthropod Mock Community. Molecular Ecology Resources. 2019;19:711-727.
14. Brown EA, Chain FJ, Crease TJ, MacIsaac HJ, Cristescu ME Пороги дивергенции и дивергентные оценки биоразнообразия: может ли метабаркодирование надежно описывать сообщества зоопланктона? // Экология и эволюция. 2015. Т. 5, №11. С. 2234-2251. DOI: https://doi.org/10.1002/ece3.1485.
15. Bukin YS, Kravtsova LS, Peretolchina TE, Fedotov AP, Tupikin AE, Kabilov MR, Sherbakov DY, Mincheva EV. DNA metabarcoding of benthic algae and associated eukaryotes from Lake Baikal in the face of rapid environmental changes. Vavilovskii Zhurnal Genet Selektsii. 2022 Feb;26(1):86-95. doi: 10.18699/VJGB-22-12.
16. Cohen A.S., Gergurich E.L., Kraemer B.M. et al. Climate warming reduces fish production and benthic habitat in Lake Tanganyika, one of the most biodiverse freshwater ecosystems // Proc. Natl Acad. Sci. USA. 2016. V. 113. № 34. P. 9563-9568.
17. Cowart DA, Pinheiro M., Mouchel O., Maguer M., Grall J., Miné J., Arnaud-Haond S. Метабаркодирование мощно, но все еще слепо: сравнительный анализ морфологических и молекулярных исследований сообществ морских водорослей // PloS one. 2015. Т. 10, №2. С. e0117562. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0117562
18. Deagle BE, Jarman SN, Coissac E., Pompanon F., Taberlet P. ДНК-метабаркодирование и маркер субъединицы I цитохрома с оксидазы: не идеальное совпадение // Biology letters. 2014. Vol. 10, №9. P. 20140562. DOI: https://doi.org/10.1098/rsbl.2014.0562
19. Dell'Anno F., van Zyl LJ, Trindade M., Brunet C., Dell'Anno A., Ianora A., Sansone C. Метагеномно-сборный геном (MAG) Oceancaulis alexandrii NP7, выделенный из загрязненных морских осадков Средиземного моря, и его биоремедиационный потенциал // G3. 2021. Т. 11, №9. P.jkab210. DOI: https://doi.org/10.1093/g3journal/jkab210
20. Dopheide A, Tooman LK, Grosser S, Agabiti B, Rhode B, Xie D, Stevens MI, Nelson N, Buckley TR, Drummond AJ, Newcomb RD. Estimating the biodiversity of terrestrial invertebrates on a forested island using DNA barcodes and metabarcoding data. Ecol Appl. 2019 Jun;29(4):e01877. doi: 10.1002/eap.1877.
21. Hampton S.E., Mc Gowan S., Ozersky T. et al. Recent ecological change in ancient lakes // Limnology and Oceanography. 2018. V. 63. № 5. P. 2277-2304.
22. Hsieh C.H., Sakai Y., Ban S. et al. Eutrophication and warming effects on long-term variation of zooplankton in Lake Biwa // Biogeosciences. 2011. V. 8. № 5. P. 1383-1399.
23. Ji Y., Huotari T., Roslin T, Schmidt NM, Wang J., Yu DW, Ovaskainen O. SPIKEPIPE: метагеномный конвейер для точной количественной оценки встречаемости эукариотических видов и внутривидовых изменений численности с использованием ДНК-штрихкодов или митогеномов // Ресурсы молекулярной экологии. 2020. Т. 20, №1. С. 256-267. DOI: https://doi.org/10.1111/1755-0998.13057
24. Krueger T., Cross A. T., Hubner J. et al. A novel approach for reliable qualitative and quantitative prey spectra identification of carnivorous plants combining DNA metabarcoding and macro photography: 1. Sci Rep. 2022;12(1):4778.
25. Leray M., Knowlton N. ДНК-штрихкодирование и меташтрихкодирование стандартизированных образцов выявляют закономерности морского бентосного разнообразия // Труды Национальной академии наук. 2015. Т. 112, №7. С. 20762081. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1424997112
26. Noguerales V., Meramveliotakis E., Castro-Insua A. et al. Community metabarcoding reveals the relative role of environmental filtering and spatial processes in metacommunity dynamics of soil microarthropods across a mosaic of montane forests. Molecular Ecology. 2021:1-17.
27. Sotnikov I. V., Belov A. A., Leonov V. D., Makarova O. L., Mashkov K. A., Korotkevich A. Y., Krivosheina M. G., Rozanova O. L., Rybalov L. B., Tanasevich A. V., Cheptsov V. S., Tiunov A. V. Effect of macroplastic on soil invertebrates: a case study using morphological and molecular approaches. Russian Journal of Ecosystem Ecology. 2023;8(3). (In Russ.). Available from: https://doi.org/10.21685/2500-0578-2023-3-3