ДНК-штрихкодирование рыб
Часть серии статей о
ДНК-штрихкодирование
 
ДНК-штрихкодирование • Метабаркодирование
 
По таксонам
Другой


Методы ДНК-штрихкодирования для рыб используются для идентификации групп рыб на основе последовательностей ДНК в выбранных областях генома . Эти методы могут использоваться для изучения рыб, поскольку генетический материал в форме ДНК окружающей среды (eDNA) или клеток свободно распространяется в воде. Это позволяет исследователям определять, какие виды присутствуют в водоеме, путем сбора пробы воды, извлечения ДНК из пробы и выделения последовательностей ДНК, которые являются специфичными для интересующего вида. [1] Методы штрихкодирования также могут использоваться для биомониторинга и проверки безопасности пищевых продуктов , оценки рациона питания животных , оценки пищевых цепей и распределения видов, а также для обнаружения инвазивных видов . [1]

В исследовании рыб штрихкодирование может использоваться как альтернатива традиционным методам отбора проб. Методы штрихкодирования часто могут предоставлять информацию без повреждения изучаемого животного. [2]

Водные среды обладают уникальными свойствами, которые влияют на распределение генетического материала организмов. Материал ДНК быстро распространяется в водной среде, что позволяет обнаруживать организмы с большой площади при отборе проб в определенном месте. [1] Из-за быстрой деградации ДНК в водной среде обнаруженные виды представляют современное присутствие, не искажая сигналы из прошлого. [3]

Идентификация на основе ДНК является быстрой, надежной и точной в своей характеристике на всех стадиях жизни и для разных видов. [4] Справочные библиотеки используются для привязки последовательностей штрихкодов к отдельным видам и могут использоваться для идентификации видов, присутствующих в образцах ДНК. Библиотеки справочных последовательностей также полезны для идентификации видов в случаях морфологической неоднозначности, например, на личиночных стадиях. [4]

Образцы eDNA и методы штрихкодирования используются в управлении водными ресурсами , поскольку видовой состав может использоваться в качестве индикатора здоровья экосистемы. [5] Методы штрихкодирования и меташтрихкодирования особенно полезны при изучении находящихся под угрозой исчезновения или неуловимых рыб, поскольку виды можно обнаружить, не вылавливая и не причиняя вреда животным. [6]

Приложения

Экологический мониторинг

Биомониторинг водных экосистем требуется национальным и международным законодательством (например, Директивой по водным рамочным соглашениям и Директивой по морской стратегии ). Традиционные методы требуют много времени и включают разрушительные практики, которые могут нанести вред особям редких или охраняемых видов. ДНК-штрихкодирование является относительно экономически эффективным и быстрым методом идентификации видов рыб в водной среде. [7] Наличие или отсутствие ключевых видов рыб может быть установлено с помощью eDNA из образцов воды, а также может быть изучено пространственно-временное распределение видов рыб (например, время и место нереста ). [8] Это может помочь обнаружить, например, воздействие физических барьеров, таких как строительство плотин и другие нарушения, вызванные человеком. Инструменты ДНК также используются в исследованиях рациона рыб и построении водных пищевых сетей . Метабаркодирование содержимого кишечника рыб или фекалий идентифицирует недавно потребленные виды добычи. Однако необходимо учитывать вторичное хищничество. [9]

Инвазивные виды

Раннее обнаружение имеет жизненно важное значение для контроля и удаления неместных, экологически вредных видов (например, рыбы-льва ( Pterois sp.) в Атлантике и Карибском море). Метабаркодирование eDNA может использоваться для обнаружения криптических или инвазивных видов в водных экосистемах. [10]

Управление рыболовством

Подходы штрихкодирования и меташтрихкодирования дают строгие и обширные данные о пополнении, экологии и географических диапазонах рыбных ресурсов. Методы также улучшают знания о районах нагула и нерестилищах, что дает преимущества для управления рыболовством. Традиционные методы оценки рыболовства могут быть весьма разрушительными, например, отбор проб жаберными сетями или траление. Молекулярные методы предлагают альтернативу неинвазивному отбору проб. Например, штрихкодирование и меташтрихкодирование могут помочь идентифицировать икру рыб по видам, чтобы обеспечить надежные данные для оценки запасов, поскольку они оказались более надежными, чем идентификация с помощью фенотипических признаков. Штрихкодирование и меташтрихкодирование также являются мощными инструментами для мониторинга квот на рыбную ловлю и прилова. [11]

eDNA может обнаружить и количественно оценить численность некоторых анадромных видов, а также их временное распределение. Этот подход может быть использован для разработки соответствующих мер управления, что особенно важно для коммерческого рыболовства. [12] [13]

Безопасность пищевых продуктов

Глобализация цепочек поставок продовольствия привела к росту неопределенности происхождения и безопасности рыбных продуктов. Штрихкодирование может использоваться для проверки маркировки продуктов и отслеживания их происхождения. «Рыбное мошенничество» было обнаружено по всему миру. [14] [15] Недавнее исследование, проведенное в супермаркетах в штате Нью-Йорк, показало, что 26,92% покупок морепродуктов с идентифицируемым штрихкодом были неправильно маркированы. [16]

Штрихкодирование также может отслеживать виды рыб, поскольку употребление рыбы может быть связано с опасностью для здоровья человека . Кроме того, биотоксины могут иногда концентрироваться, когда токсины перемещаются вверх по пищевой цепи. Один пример относится к видам коралловых рифов, где хищные рыбы, такие как барракуда, были обнаружены как вызывающие отравление рыбой Ciguatera . Такие новые ассоциации отравления рыбой могут быть обнаружены с помощью штрихкодирования рыб.

Конфискованные акульи плавники

Защита исчезающих видов

Штрихкодирование может использоваться для сохранения исчезающих видов путем предотвращения незаконной торговли видами, включенными в список CITES . Существует большой черный рынок для рыбных продуктов, а также в торговле аквариумами и домашними животными. Чтобы защитить акул от чрезмерной эксплуатации, незаконное использование может быть обнаружено с помощью штрихкодирования супа из акульих плавников и традиционных лекарств. [17]

Методология

Отбор проб в водной среде

Сбор образцов eDNA

Водные среды имеют особые характеристики, которые необходимо учитывать при отборе проб для метабаркодирования eDNA рыб . Отбор проб морской воды представляет особый интерес для оценки здоровья морских экосистем и их биоразнообразия. Хотя дисперсия eDNA в морской воде велика, а соленость отрицательно влияет на сохранение ДНК, проба воды может содержать большое количество eDNA рыб в течение одной недели после отбора проб. Свободные молекулы, кишечная слизистая оболочка и остатки клеток кожи являются основными источниками eDNA рыб. [18]

По сравнению с морской средой, пруды обладают биологическими и химическими свойствами, которые могут изменить обнаружение eDNA. Небольшой размер прудов по сравнению с другими водоемами делает их более чувствительными к условиям окружающей среды, таким как воздействие ультрафиолетового света и изменения температуры и pH. Эти факторы могут влиять на количество eDNA. Более того, деревья и густая растительность вокруг прудов представляют собой барьер, который предотвращает аэрацию воды ветром. Такие барьеры также могут способствовать накоплению химических веществ, которые повреждают целостность eDNA. [19] Гетерогенное распределение eDNA в прудах может повлиять на обнаружение рыб. Доступность eDNA рыб также зависит от стадии жизни, активности, сезонности и поведения. Наибольшее количество eDNA получают во время нереста, личиночных стадий и размножения. [20]

Целевые регионы

Дизайн праймера имеет решающее значение для успеха метабаркодирования. Некоторые исследования по разработке праймеров описали цитохром B и 16S как подходящие целевые области для метабаркодирования рыб. Эванс и др . (2016) описали, что наборы праймеров Ac16S и L2513/H2714 способны точно определять виды рыб в различных мезокосмах. [21] Другое исследование, проведенное Валентини и др. (2016), показало, что пара праймеров L1848/H1913, которая амплифицирует область локуса 12S рРНК, смогла достичь высокого таксономического покрытия и дискриминации даже с коротким целевым фрагментом. Это исследование также показало, что в 89% мест отбора проб подход метабаркодирования был аналогичен или даже выше, чем традиционные методы (например, методы электролова и сетевые методы). [22] Хэнфлинг и др. (2016) провели эксперименты по метабаркодированию, сфокусированные на сообществах озерных рыб, с использованием пар праймеров 12S_F1/12S_R1 и CytB_L14841/CytB_H15149, чьи мишени были расположены в митохондриальных регионах 12S и цитохрома B соответственно. Результаты показывают, что обнаружение видов рыб было выше при использовании праймеров 12S, чем CytB. Это было связано с сохранением более коротких фрагментов 12S (~100 п.н.) по сравнению с более крупным ампликоном CytB (~460 п.н.). [23] В целом, эти исследования резюмируют, что особые соображения относительно дизайна и выбора праймеров должны быть приняты в соответствии с целями и характером эксперимента.

Справочные базы данных по рыбам

Существует ряд баз данных с открытым доступом, доступных исследователям по всему миру. Правильная идентификация образцов рыб с помощью методов ДНК-штрихкодирования в значительной степени зависит от качества и видового охвата доступных баз данных последовательностей . Справочная база данных рыб — это электронная база данных, которая обычно содержит ДНК-штрихкоды, изображения и геопространственные координаты исследованных образцов рыб. База данных также может содержать ссылки на контрольные образцы, информацию о распределении видов, номенклатуру, авторитетную таксономическую информацию, сопутствующую информацию по естественной истории и литературные цитаты. Справочные базы данных могут быть курируемыми, что означает, что записи подвергаются экспертной оценке перед включением, или некурируемыми, в этом случае они могут включать большое количество справочных последовательностей, но с менее надежной идентификацией видов.

ФИШ-БОЛ

Инициатива «Штрихкод жизни рыб» (FISH-BOL) www.fishbol.org, запущенная в 2005 году, представляет собой международное исследовательское сотрудничество, которое занимается сбором стандартизированной библиотеки референтных последовательностей ДНК для всех видов рыб. [24] Это согласованный глобальный исследовательский проект, целью которого является сбор и объединение стандартизированных последовательностей штрихкодов ДНК и связанных с ними данных о происхождении ваучеров в курируемой библиотеке референтных последовательностей для содействия молекулярной идентификации всех видов рыб. [25]

Если исследователи хотят внести свой вклад в справочную библиотеку FISH-BOL, им предоставляются четкие инструкции по сбору образцов, визуализации, сохранению и архивированию, а также по протоколам сбора и отправки метаданных. [26] База данных Fish-BOL функционирует как портал к системам данных Barcode of Life (BOLD) .

База штрихкодирования рыбы Французской Полинезии

База данных штрихкодов рыб Французской Полинезии содержит все образцы, пойманные во время нескольких полевых экспедиций, организованных или в которых участвовал CRIOBE (Центр исследований островов и экологической обсерватории) с 2006 года на архипелагах Французской Полинезии. Для каждого классифицированного образца может быть доступна следующая информация: научное название, изображение, дата, координаты GPS, глубина и метод поимки, размер и последовательность ДНК субъединицы цитохромоксидазы c 1 (CO1). Поиск в базе данных можно осуществлять по названию (род или вид) или по части последовательности ДНК CO1.

Акваген

Aquagene — совместный продукт, разработанный несколькими немецкими институтами, который предоставляет бесплатный доступ к тщательно отобранной генетической информации о видах морских рыб. База данных позволяет идентифицировать виды путем сравнения последовательностей ДНК. Все виды характеризуются множественными последовательностями генов, в настоящее время включая стандартный ген штрихкодирования CO1 вместе с CYTB, MYH6 и (скоро) RHOD, что облегчает однозначное определение видов даже для близкородственных видов или видов с высоким внутривидовым разнообразием. Генетические данные дополняются онлайн дополнительными данными об отобранном образце, такими как цифровые изображения, номер ваучера и географическое происхождение.

Дополнительные ресурсы

Другими справочными базами данных, которые носят более общий характер, но также могут быть полезны для штрихкодирования рыб, являются Barcode of Life Datasystem и Genbank . 

Преимущества

Штрихкодирование/метабаркодирование обеспечивает быструю и обычно надежную идентификацию видов, что означает, что морфологическая идентификация, т. е. таксономическая экспертиза, не требуется. Метабаркодирование также позволяет идентифицировать виды, когда организмы деградируют [27] или доступна только часть организма. Это мощный инструмент для обнаружения редких и/или инвазивных видов, которые могут быть обнаружены, несмотря на низкую численность. Традиционные методы оценки биоразнообразия рыб, [6] численности и плотности включают использование таких орудий, как сети, электрорыболовное оборудование, [6] тралы, клетки, сети-фике или другие орудия, которые показывают надежные результаты присутствия только для распространенных видов. Напротив, редкие местные виды, а также недавно установленные чужеродные виды с меньшей вероятностью могут быть обнаружены традиционными методами, что приводит к неверным предположениям об отсутствии/присутствии. [6] Штрихкодирование/метабаркодирование также в некоторых случаях является неинвазивным методом отбора проб, поскольку оно дает возможность анализировать ДНК из eDNA или путем отбора проб живых организмов. [28] [29] [30]

Для паразитов рыб метабаркодирование позволяет обнаруживать скрытых или микроскопических паразитов из водной среды, что сложно с более прямыми методами (например, идентификация видов из образцов с помощью микроскопии). Некоторые паразиты демонстрируют скрытые вариации, и метабаркодирование может быть полезным методом для их выявления. [31]

Применение метабаркодирования eDNA экономически эффективно в крупных исследованиях или когда требуется много образцов. eDNA может сократить расходы на ловлю рыбы, транспортировку образцов и время, затрачиваемое таксономистами, и в большинстве случаев требует лишь небольших количеств ДНК от целевых видов для надежного обнаружения. Постоянное снижение цен на штрихкодирование/метабаркодирование из-за технического развития является еще одним преимуществом. [2] [22] [32] Подход eDNA также подходит для мониторинга недоступных сред.

Вызовы

Результаты, полученные с помощью метабаркодирования, ограничены или смещены в сторону частоты встречаемости. Также проблематично, что далеко не все виды имеют прикрепленные к ним штрихкоды. [27]

Хотя метабаркодирование может преодолеть некоторые практические ограничения обычных методов отбора проб, все еще нет консенсуса относительно экспериментального дизайна и биоинформатических критериев для применения метабаркодирования eDNA. Отсутствие критериев обусловлено неоднородностью экспериментов и исследований, проведенных до сих пор, которые касались различных видов и численности рыб, типов водных экосистем, количества маркеров и специфичности маркеров. [32]

Еще одной значительной проблемой для метода является то, как количественно оценить численность рыб по молекулярным данным. Хотя есть некоторые случаи, в которых количественная оценка была возможна [33], похоже, нет единого мнения о том, как или в какой степени молекулярные данные могут соответствовать этой цели для мониторинга рыб. [34]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ abc Rees, Helen C.; Maddison, Ben C.; Middleditch, David J.; Patmore, James RM; Gough, Kevin C. (2014). Crispo, Erika (ред.). "ОБЗОР: Определение видов водных животных с использованием экологической ДНК — обзор eDNA как инструмента обследования в экологии" (PDF) . Journal of Applied Ecology . 51 (5): 1450–1459. Bibcode :2014JApEc..51.1450R. doi : 10.1111/1365-2664.12306 . Архивировано из оригинала (PDF) 22.07.2018 . Получено 16.11.2019 .
  2. ^ ab Goldberg, Caren S.; Turner, Cameron R.; Deiner, Kristy; Klymus, Katy E.; Thomsen, Philip Francis; Murphy, Melanie A.; Spear, Stephen F.; McKee, Anna; Oyler-McCance, Sara J. (2016). Gilbert, M. (ред.). «Критические соображения по применению методов экологической ДНК для обнаружения водных видов». Методы в экологии и эволюции . 7 (11): 1299–1307. Bibcode : 2016MEcEv...7.1299G. doi : 10.1111/2041-210X.12595 . hdl : 20.500.11850/502281 .
  3. ^ Томсен, Филип Фрэнсис; Виллерслев, Эске (2015). «Экологическая ДНК — новый инструмент в области сохранения для мониторинга прошлого и настоящего биоразнообразия». Биологическая охрана природы . 183 : 4–18. doi : 10.1016/j.biocon.2014.11.019 .
  4. ^ ab "FISH-BOL". www.fishbol.org . Архивировано из оригинала 2019-04-12 . Получено 2019-03-28 .
  5. ^ Hänfling, Bernd; Lawson Handley, Lori; Read, Daniel S.; Hahn, Christoph; Li, Jianlong; Nichols, Paul; Blackman, Rosetta C.; Oliver, Anna; Winfield, Ian J. (2016). «Экологическое ДНК-метабаркодирование сообществ озерных рыб отражает долгосрочные данные, полученные с помощью установленных методов обследования» (PDF) . Молекулярная экология . 25 (13): 3101–3119. doi :10.1111/mec.13660. PMID  27095076. S2CID  21984641.
  6. ^ abcd Jerde, Christopher L.; Mahon, Andrew R.; Chadderton, W. Lindsay; Lodge, David M. (2011). ««Невидимое» обнаружение редких водных видов с использованием экологической ДНК: надзор за редкими водными видами с помощью eDNA». Conservation Letters . 4 (2): 150–157. doi : 10.1111/j.1755-263X.2010.00158.x . S2CID  39849851.
  7. ^ Шералиев, Бахтиёр; Пэн, Цзоган (2021). «Молекулярное разнообразие рыб Узбекистана, оцененное с помощью ДНК-штрихкодирования». Scientific Reports . 11 (1): 16894. Bibcode : 2021NatSR..1116894S. doi : 10.1038/s41598-021-96487-1 . ISSN  2045-2322. PMC 8376971. PMID 34413445.  S2CID 237242923  . 
  8. ^ Шу, Лу; Людвиг, Арне; Пэн, Цзоган (2020). «Стандарты методов, использующих ДНК окружающей среды для обнаружения видов рыб». Гены . 11 (3): 296. doi : 10.3390/genes11030296 . ISSN  2073-4425. PMC 7140814. PMID 32168762  . 
  9. ^ Ким, Хён Ву; Пак, Хён; Бэк, Гон Ук; Ли, Джэ-Бон; Ли, Су Рин; Кан, Хе Ын; Юн, Тэ Хо (07 ноября 2017 г.). «Метабаркодирующий анализ содержимого желудка антарктического клыкача (Dissostichus mawsoni), пойманного в Антарктическом океане». ПерДж . 5 : е3977. дои : 10.7717/peerj.3977 . ISSN  2167-8359. ПМЦ 5680711 . ПМИД  29134141. 
  10. ^ Баласингхэм, Кэтрин Д.; Уолтер, Райан П.; Мандрак, Николас Э.; Хит, Дэниел Д. (январь 2018 г.). «Экологическое обнаружение ДНК редких и инвазивных видов рыб в двух притоках Великих озер». Молекулярная экология . 27 (1): 112–127. Bibcode : 2018MolEc..27..112B. doi : 10.1111/mec.14395. ISSN  1365-294X. PMID  29087006. S2CID  25718606.
  11. ^ Коста, Филипе О; Карвальо, Гари Р. (декабрь 2007 г.). «Инициатива «Штрихкод жизни»: синопсис и предполагаемые социальные последствия ДНК-штрихкодирования рыб». Геномика, общество и политика . 3 (2): 29. doi : 10.1186/1746-5354-3-2-29 . ISSN  1746-5354. PMC 5425017 . 
  12. ^ Плау, Луис В.; Огберн, Мэтью Б.; Фицджеральд, Кэтрин Л.; Джеранио, Роуз; Марафино, Габриэлла А.; Ричи, Кимберли Д. (01.11.2018). Дои, Хидеюки (ред.). «Анализ ДНК речной сельди в заливе Чесапик: мощный инструмент для мониторинга находящихся под угрозой исчезновения ключевых видов». PLOS ONE . 13 (11): e0205578. Bibcode : 2018PLoSO..1305578P. doi : 10.1371/journal.pone.0205578 . ISSN  1932-6203. PMC 6211659. PMID 30383750  . 
  13. ^ Эванс, Натан Т.; Ламберти, Гэри А. (январь 2018 г.). «Оценка пресноводного рыболовства с использованием экологической ДНК: краткий обзор метода, его потенциала и недостатков как инструмента сохранения». Fisheries Research . 197 : 60–66. doi :10.1016/j.fishres.2017.09.013.
  14. ^ Баркачча, Джанни; Луккин, Маргерита; Кассандро, Мартино (29.12.2015). «ДНК-штрихкодирование как молекулярный инструмент для отслеживания неправильной маркировки и пищевого пиратства». Разнообразие . 8 (4): 2. doi : 10.3390/d8010002 . hdl : 11577/3199867 . ISSN  1424-2818.
  15. ^ Валентини, Паола; Галимберти, Андреа; Меццасалма, Валерио; Де Маттиа, Фабрицио; Казираги, Маурицио; Лабра, Массимо; Помпа, Пьер Паоло (3 июля 2017 г.). «ДНК-штрих-кодирование в сочетании с нанотехнологиями: разработка универсального колориметрического теста для аутентификации пищевых продуктов». Angewandte Chemie, международное издание . 56 (28): 8094–8098. дои : 10.1002/anie.201702120. ПМИД  28544553.
  16. ^ Сиэтл, Новости безопасности пищевых продуктов 1012 First Avenue Fifth Floor; Вашингтон 98104-1008 (18.12.2018). «Исследование показало, что мошенничество с рыбой распространено в штате Нью-Йорк: генеральный прокурор предупреждает сети супермаркетов». Новости безопасности пищевых продуктов . Получено 28.03.2019 .{{cite web}}: CS1 maint: numeric names: authors list (link)
  17. ^ Steinke, Dirk; Bernard, Andrea M.; Horn, Rebekah L.; Hilton, Paul; Hanner, Robert; Shivji, Mahmood S. (2017-08-25). «Анализ ДНК плавников и жаберных пластин акул, находящихся в торговле, выявляет высокую долю видов, подлежащих охране». Scientific Reports . 7 (1): 9505. Bibcode :2017NatSR...7.9505S. doi :10.1038/s41598-017-10123-5. ISSN  2045-2322. PMC 5573315 . PMID  28842669. 
  18. ^ Томсен, Филип Фрэнсис; Килгаст, Джос; Иверсен, Ларс Лёнсманн; Мёллер, Питер Раск; Расмуссен, Мортен; Виллерслев, Эске (29 августа 2012 г.). Лин, Сенджи (ред.). «Обнаружение разнообразной морской рыбной фауны с использованием ДНК окружающей среды из образцов морской воды». ПЛОС ОДИН . 7 (8): е41732. Бибкод : 2012PLoSO...741732T. дои : 10.1371/journal.pone.0041732 . ISSN  1932-6203. ПМЦ 3430657 . ПМИД  22952584. 
  19. ^ Голдберг, Карен С.; Стриклер, Кэтрин М.; Фремье, Александр К. (август 2018 г.). «Деградация и дисперсия ограничивают обнаружение ДНК редких амфибий в водно-болотных угодьях в окружающей среде: повышение эффективности выборочных конструкций». Science of the Total Environment . 633 : 695–703. Bibcode : 2018ScTEn.633..695G. doi : 10.1016/j.scitotenv.2018.02.295 . PMID  29602110.
  20. ^ Харпер, Линси Р.; Бакстон, Эндрю С.; Риз, Хелен К.; Брюс, Кэт; Брайс, Рейн; Халфмартен, Дэвид; Рид, Дэниел С.; Уотсон, Хейли В.; Сэйер, Карл Д. (2019-01-01). «Перспективы и проблемы мониторинга ДНК окружающей среды (eDNA) в пресноводных прудах». Hydrobiologia . 826 (1): 25–41. doi : 10.1007/s10750-018-3750-5 . ISSN  1573-5117.
  21. ^ Эванс, Натан Т.; Олдс, Бретт П.; Реншоу, Марк А.; Тернер, Кэмерон Р.; Ли, Июань; Джерде, Кристофер Л.; Махон, Эндрю Р.; Пфрендер, Майкл Э.; Ламберти, Гэри А. (январь 2016 г.). «Количественная оценка разнообразия видов рыб и амфибий мезокосма с помощью метабаркодирования ДНК в окружающей среде». Ресурсы молекулярной экологии . 16 (1): 29–41. doi :10.1111/1755-0998.12433. PMC 4744776. PMID  26032773 . 
  22. ^ ab Valentini, Alice; Taberlet, Pierre; Miaud, Claude; Civade, Raphaël; Herder, Jelger; Thomsen, Philip Francis; Bellemain, Eva; Besnard, Aurélien; Coissac, Eric (февраль 2016 г.). "Мониторинг водного биоразнообразия следующего поколения с использованием метабаркодирования ДНК окружающей среды" (PDF) . Molecular Ecology . 25 (4): 929–942. doi :10.1111/mec.13428. PMID  26479867. S2CID  2801412.
  23. ^ Хэнфлинг, Бернд; Хэндли, Лори Лоусон; Рид, Дэниел С.; Хан, Кристоф; Ли, Цзяньлун; Николс, Пол; Блэкман, Розетта К.; Оливер, Анна; Уинфилд, Ян Дж. (2016). «Экологическое ДНК-метабаркодирование сообществ озерных рыб отражает долгосрочные данные, полученные на основе установленных методов обследования» (PDF) . Молекулярная экология . 25 (13): 3101–3119. doi :10.1111/mec.13660. ISSN  1365-294X. PMID  27095076. S2CID  21984641.
  24. ^ Уорд, РД; Ханнер, Р.; Хеберт, П. Д. Н. (2009). «Кампания по ДНК-штрихкодированию всех рыб, FISH-BOL». Журнал биологии рыб . 74 (2): 329–356. doi :10.1111/j.1095-8649.2008.02080.x. ISSN  1095-8649. PMID  20735564. S2CID  3905635.
  25. ^ Беккер, Свен; Ханнер, Роберт; Стейнке, Дирк (2011). «Пять лет ФИШ-БОЛ: Краткий отчет о состоянии». Митохондриальная ДНК . 22 (доп1): 3–9. дои : 10.3109/19401736.2010.535528 . ISSN  1940–1736. ПМИД  21271850.
  26. ^ Steinke, Dirk; Hanner, Robert (2011). «Протокол участников FISH-BOL». Митохондриальная ДНК . 22 (sup1): 10–14. doi : 10.3109/19401736.2010.536538 . ISSN  1940-1736. PMID  21261495.
  27. ^ ab Harms-Tuohy, Ca; Schizas, Nv; Appeldoorn, Rs (2016-10-25). «Использование меташтрихкодирования ДНК для анализа содержимого желудка инвазивной крылатки Pterois volitans в Пуэрто-Рико». Серия «Прогресс морской экологии» . 558 : 181–191. Bibcode : 2016MEPS..558..181H. doi : 10.3354/meps11738 . ISSN  0171-8630.
  28. ^ Корс, Эммануэль; Костедоат, Кэролайн; Чаппас, Реми; Печ, Николас; Мартин, Жан-Франсуа; Жиль, Андре (январь 2010 г.). «Метод анализа рациона пресноводных организмов на основе ПЦР с использованием штрих-кодирования 18S рДНК на фекалиях: штрих-кодирование ДНК в рационе пресноводных организмов». Ресурсы молекулярной экологии . 10 (1): 96–108. дои : 10.1111/j.1755-0998.2009.02795.x. PMID  21564994. S2CID  25358568.
  29. ^ Тагучи, Т.; Миура, И.; Крюгер, Д.; Сугиура, С. (май 2014 г.). «Использование методов анализа содержимого желудка и фекальной ДНК для оценки пищевого поведения большеротого окуня Micropterus salmoides и синежаберного окуня Lepomis macrochirus: анализ содержимого желудка и фекальной ДНК». Журнал биологии рыб . 84 (5): 1271–1288. doi :10.1111/jfb.12341. PMID  24661110.
  30. ^ Guillerault, N.; Bouletreau, S.; Iribar, A.; Valentini, A.; Santoul, F. (май 2017 г.). «Применение ДНК-метабаркодирования фекалий для определения рациона европейского сома Silurus glanis: ДНК-метабаркодирование фекалий s. glanis». Journal of Fish Biology . 90 (5): 2214–2219. doi :10.1111/jfb.13294. PMID  28345142. S2CID  38780611.
  31. ^ Хартикайнен, Ханна; Грюль, Александр; Окамура, Бет (июль 2014 г.). «Диверсификация и повторяющиеся морфологические переходы у эндопаразитических книдарий (Myxozoa: Malacosporea)». Молекулярная филогенетика и эволюция . 76 : 261–269. doi :10.1016/j.ympev.2014.03.010. PMID  24675700.
  32. ^ ab Эванс, Натан Т.; Ли, Июань; Реншоу, Марк А.; Олдс, Бретт П.; Дейнер, Кристи; Тернер, Кэмерон Р.; Джерде, Кристофер Л.; Лодж, Дэвид М.; Ламберти, Гэри А. (сентябрь 2017 г.). «Оценка рыбного сообщества с помощью метабаркодирования eDNA: эффекты дизайна выборки и биоинформатической фильтрации». Канадский журнал рыболовства и водных наук . 74 (9): 1362–1374. doi : 10.1139/cjfas-2016-0306 . hdl : 1807/77359 . ISSN  0706-652X.
  33. ^ Маруяма, Ацуши; Сугатани, Коусукэ; Ватанабэ, Казуки; Яманака, Хироки; Имамура, Акио (2018). «Анализ ДНК окружающей среды как неинвазивный количественный инструмент для репродуктивной миграции находящихся под угрозой исчезновения эндемичных рыб в реках». Экология и эволюция . 8 (23): 11964–11974. doi :10.1002/ece3.4653. PMC 6303803. PMID  30598791 . 
  34. ^ Шоу, Дженнифер LA; Кларк, Лоренс Дж.; Веддерберн, Скотт Д.; Барнс, Томас С.; Вейрих, Лора С.; Купер, Алан (2016). «Сравнение метабаркодирования экологической ДНК и традиционных методов обследования рыб в речной системе». Biological Conservation . 197 : 131–138. doi :10.1016/j.biocon.2016.03.010.
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Fish_DNA_barcoding&oldid=1218854265"