stringtranslate.com

ДНК-штрихкодирование

Схема ДНК-штрихкодирования

ДНК-штрихкодирование — это метод идентификации видов с использованием короткого участка ДНК из определенного гена или генов. Предпосылка ДНК-штрихкодирования заключается в том, что путем сравнения с референтной библиотекой таких участков ДНК (также называемых « последовательностями ») индивидуальная последовательность может быть использована для уникальной идентификации организма к виду, так же как сканер в супермаркете использует знакомые черные полосы штрихкода UPC для идентификации товара на своем складе по своей референтной базе данных. [1] Эти «штрихкоды» иногда используются в попытке идентифицировать неизвестные виды или части организма, просто для каталогизации как можно большего количества таксонов или для сравнения с традиционной таксономией в попытке определить границы видов. [2]

Для идентификации различных групп организмов с помощью штрихкодирования используются различные области генов. Наиболее часто используемая область штрихкода для животных и некоторых простейших — это часть гена цитохром с оксидазы I (COI или COX1 ), обнаруженная в митохондриальной ДНК . Другие гены, подходящие для штрихкодирования ДНК, — это внутренний транскрибируемый спейсер (ITS) рРНК, часто используемый для грибов, и RuBisCO, используемый для растений. [3] [4] [5] Микроорганизмы обнаруживаются с использованием различных областей генов. Например, ген 16S рРНК широко используется для идентификации прокариот, тогда как ген 18S рРНК в основном используется для обнаружения микробных эукариот . Эти области генов выбраны, потому что они имеют меньше внутривидовых (внутри вида) вариаций, чем межвидовых (между видами) вариаций, которые известны как «пробел штрихкодирования». [6]

Некоторые приложения ДНК-штрихкодирования включают: идентификацию листьев растений, даже если цветы или фрукты недоступны; идентификацию пыльцы, собранной на телах опыляющих животных; идентификацию личинок насекомых, которые могут иметь меньше диагностических признаков, чем взрослые особи; или исследование рациона животного на основе содержимого его желудка, слюны или фекалий. [7] Когда штрихкодирование используется для идентификации организмов из образца, содержащего ДНК более чем одного организма, используется термин ДНК-метабаркодирование , [8] [9] например, ДНК-метабаркодирование сообществ диатомовых водорослей в реках и ручьях, которое используется для оценки качества воды. [10]

Фон

Методы ДНК-штрихкодирования были разработаны на основе ранних работ по секвенированию ДНК микробных сообществ с использованием гена 5S рРНК . [11] В 2003 году в статье Пола Д. Н. Хеберта и его коллег из Университета Гвельфа , Онтарио, Канада, были предложены конкретные методы и терминология современного ДНК-штрихкодирования в качестве стандартизированного метода идентификации видов, а также потенциального распределения неизвестных последовательностей по более высоким таксонам , таким как отряды и типы . [12] Хеберт и его коллеги продемонстрировали полезность гена цитохром с оксидазы I (COI), впервые использованного Фолмером и его коллегами в 1994 году, используя опубликованные ими ДНК-праймеры в качестве инструмента для филогенетического анализа на уровне видов [12] в качестве подходящего дискриминационного инструмента между метазойными беспозвоночными. [13] «Область Фолмера» гена COI обычно используется для различения таксонов на основе его моделей изменчивости на уровне ДНК. Относительная простота извлечения последовательности и изменчивость в сочетании с сохранением между видами являются некоторыми из преимуществ COI. Называя профили «штрихкодами», Хеберт и др. предполагали разработку базы данных COI, которая могла бы служить основой для «глобальной системы биоидентификации».

Методы

Отбор проб и сохранение

Штрихкодирование может быть выполнено из ткани целевого образца, из смеси организмов (объемный образец) или из ДНК, присутствующей в образцах окружающей среды (например, вода или почва). Методы отбора проб, сохранения или анализа различаются для разных типов образцов.

Образцы тканей

Для штрихкодирования образца ткани из целевого образца, вероятно, будет достаточно небольшого кусочка кожи, чешуи, ноги или антенны (в зависимости от размера образца). Чтобы избежать загрязнения, необходимо стерилизовать используемые инструменты между образцами. Рекомендуется собирать два образца из одного образца, один для архивирования и один для процесса штрихкодирования. Сохранение образца имеет решающее значение для решения проблемы деградации ДНК.

Массовые образцы

Массовый образец — это тип образца окружающей среды, содержащий несколько организмов из изучаемой таксономической группы . Разница между массовыми образцами (в используемом здесь смысле) и другими образцами окружающей среды заключается в том, что массовый образец обычно обеспечивает большое количество ДНК хорошего качества. Примерами массовых образцов являются образцы водных макробеспозвоночных, собранные с помощью сачка, или образцы насекомых, собранные с помощью ловушки Малеза. Фильтрованные или фракционированные по размеру образцы воды, содержащие целые организмы, такие как одноклеточные эукариоты, также иногда определяются как массовые образцы. Такие образцы могут быть собраны теми же методами, которые используются для получения традиционных образцов для идентификации на основе морфологии.

Образцы ДНК

Метод ДНК окружающей среды (eDNA) представляет собой неинвазивный подход к обнаружению и идентификации видов из клеточного мусора или внеклеточной ДНК, присутствующей в образцах окружающей среды (например, вода или почва) с помощью штрихкодирования или метабаркодирования. Подход основан на том факте, что каждый живой организм оставляет ДНК в окружающей среде, и эта ДНК окружающей среды может быть обнаружена даже для организмов, которые находятся в очень низкой численности. Таким образом, для полевого отбора проб наиболее важной частью является использование материалов и инструментов без ДНК на каждом месте отбора проб или в каждом образце, чтобы избежать загрязнения, если ДНК целевого организма(ов), вероятно, будет присутствовать в малых количествах. С другой стороны, образец eDNA всегда включает ДНК цельноклеточных живых микроорганизмов, которые часто присутствуют в больших количествах. Поэтому образцы микроорганизмов, взятые в естественной среде, также называются образцами eDNA, но загрязнение менее проблематично в этом контексте из-за большого количества целевых организмов. Метод eDNA применяется к большинству типов образцов, таких как вода, осадок, почва, фекалии животных, содержимое желудка или кровь, например, пиявок. [14]

Извлечение ДНК, амплификация и секвенирование

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

Когда ДНК из образцов организмов или eDNA амплифицируется с помощью полимеразной цепной реакции (ПЦР), на реакцию могут негативно влиять молекулы-ингибиторы, содержащиеся в образце. [15] Удаление этих ингибиторов имеет решающее значение для обеспечения доступности высококачественной ДНК для последующего анализа.

Амплификация извлеченной ДНК является необходимым этапом в ДНК-штрихкодировании. Обычно для получения ДНК-штрихкода секвенируется только небольшой фрагмент всего материала ДНК (обычно 400–800 пар оснований ) [16] . Амплификация материала eDNA обычно фокусируется на меньших размерах фрагментов (<200 пар оснований), поскольку eDNA с большей вероятностью будет фрагментирована, чем материал ДНК из других источников. Однако некоторые исследования утверждают, что нет никакой связи между размером ампликона и скоростью обнаружения eDNA. [17] [18]

Секвенаторы HiSeq в SciLIfeLab в Уппсале, Швеция. Фотография сделана во время экскурсии курса SLU PNS0169 в марте 2019 года.

После амплификации области маркера штрихкода ДНК следующим шагом является секвенирование области маркера с использованием методов секвенирования ДНК . [19] Доступно множество различных платформ секвенирования, и техническая разработка быстро продвигается.

Выбор маркера

Схематическое изображение праймеров и целевой области, продемонстрированное на гене 16S рРНК в Pseudomonas . В качестве праймеров обычно выбирают короткие консервативные последовательности с низкой изменчивостью, которые, таким образом, могут амплифицировать большинство или все виды в выбранной целевой группе. Праймеры используются для амплификации высокоизменчивой целевой области между двумя праймерами, которая затем используется для дискриминации видов. Изменено из »Variable Copy Number, Intra-Genomic Heterogeneities and Lateral Transfers of the 16S rRNA Gene in Pseudomonas« Бодилис, Жослен; Нсиге-Мейло, Сандрин; Безори, Людовик; Quillet, Laurent, используется по лицензии CC BY, доступно по адресу: https://www.researchgate.net/figure/Hypervariable-regions-within-the-16S-rRNA-gene-in-Pseudomonas-The-plotted-line-reflects_fig2_224832532.

Маркеры, используемые для ДНК-штрихкодирования, называются штрихкодами. Для успешной характеристики видов на основе ДНК-штрихкодов решающее значение имеет выбор информативных участков ДНК. Хороший ДНК-штрихкод должен иметь низкую внутривидовую и высокую межвидовую изменчивость [12] и обладать консервативными фланкирующими участками для разработки универсальных ПЦР- праймеров для широкого таксономического применения. Цель состоит в том, чтобы разработать праймеры, которые будут обнаруживать и различать большинство или все виды в изучаемой группе организмов (высокое таксономическое разрешение). Длина последовательности штрихкода должна быть достаточно короткой для использования с текущим источником выборки, методами извлечения ДНК , амплификации и секвенирования . [20]

В идеале, одна последовательность гена должна использоваться для всех таксономических групп, от вирусов до растений и животных . Однако пока не найдено ни одного такого генного региона, поэтому для разных групп организмов используются разные штрихкоды, [ необходима ссылка ] или в зависимости от вопроса исследования.

Для животных наиболее широко используемый штрихкод — это митохондриальный локус цитохрома С оксидазы I ( COI ). [21] Также используются другие митохондриальные гены, такие как Cytb , 12S или 16S . Митохондриальные гены предпочтительнее ядерных генов из-за отсутствия интронов , гаплоидного типа наследования и ограниченной рекомбинации . [21] [22] Более того, каждая клетка имеет различные митохондрии (до нескольких тысяч), и каждая из них содержит несколько кольцевых молекул ДНК. Поэтому митохондрии могут стать обильным источником ДНК, даже если образец ткани ограничен. [ необходима ссылка ]

Однако в растениях митохондриальные гены не подходят для ДНК-штрихкодирования, поскольку они демонстрируют низкую частоту мутаций . [23] Несколько генов-кандидатов были обнаружены в геноме хлоропластов , наиболее перспективным из которых является ген матуразы К ( matK ) сам по себе или в сочетании с другими генами. Мультилокусные маркеры , такие как рибосомальные внутренние транскрибируемые спейсеры (ITS DNA) вместе с matK , rbcL , trnH или другими генами, также использовались для идентификации видов. [ требуется цитата ] Наилучшее различение видов растений было достигнуто при использовании двух или более хлоропластных штрихкодов. [24]

Для бактерий малая субъединица гена рибосомальной РНК ( 16S ) может использоваться для различных таксонов, поскольку она высококонсервативна. [25] Некоторые исследования предполагают, что COI [26] , шаперонин типа II ( cpn60 ) [27] или β-субъединица РНК-полимеразы ( rpoB ) [28] также могут служить в качестве бактериальных ДНК-штрихкодов.

Штрихкодирование грибов является более сложной задачей, и может потребоваться более одной комбинации праймеров. [29] Маркер COI хорошо работает в определенных группах грибов, [30] но не так хорошо в других. [31] Поэтому используются дополнительные маркеры, такие как ITS рДНК и большая субъединица ядерной рибосомальной РНК (28S LSU рРНК). [32]

В группе простейших были предложены различные штрихкоды, такие как регионы D1–D2 или D2–D3 28S рРНК , субрегион V4 гена 18S рРНК , ITS рДНК и COI . Кроме того, некоторые специфические штрихкоды могут быть использованы для фотосинтетических простейших, например, большая субъединица гена рибулозо-1,5-бисфосфаткарбоксилазы-оксигеназы ( rbcL ) и ген хлоропластной 23S рРНК . [ необходима цитата ]

Справочные библиотеки и биоинформатика

Справочные библиотеки используются для таксономической идентификации, также называемой аннотацией, последовательностей, полученных с помощью штрихкодирования или меташтрихкодирования. Эти базы данных содержат штрихкоды ДНК, присвоенные ранее идентифицированным таксонам. Большинство справочных библиотек не охватывают все виды в пределах группы организмов, и постоянно создаются новые записи. В случае макро- и многих микроорганизмов (таких как водоросли) эти справочные библиотеки требуют подробной документации (место и дата взятия пробы, лицо, собравшее ее, изображение и т. д.) и авторитетной таксономической идентификации контрольного образца, а также представления последовательностей в определенном формате. Однако такие стандарты выполняются только для небольшого числа видов. Этот процесс также требует хранения контрольных образцов в музейных коллекциях, гербариях и других сотрудничающих учреждениях. Как таксономически полный охват, так и качество содержания важны для точности идентификации. [33] В микробном мире нет информации о ДНК для большинства названий видов, и многие последовательности ДНК не могут быть отнесены ни к одному биному Линнея . [34] Существует несколько баз данных ссылок в зависимости от группы организмов и используемого генетического маркера. Существуют более мелкие национальные базы данных (например, FinBOL) и крупные консорциумы, такие как International Barcode of Life Project (iBOL). [35]

СМЕЛЫЙ

Запущенная в 2007 году система данных Barcode of Life (BOLD) [36] является одной из крупнейших баз данных, содержащей около 780 000 BIN (индексных номеров штрихкодов) в 2022 году. Это свободно доступный репозиторий для записей образцов и последовательностей для исследований штрихкодов, а также рабочая среда, помогающая управлять, контролировать качество и анализировать данные штрихкодов. База данных в основном содержит записи BIN для животных на основе генетического маркера COI. Для идентификации растений BOLD принимает последовательности из matK и rbcL .

ОБЪЕДИНЯЙТЕСЬ

База данных UNITE [37] была запущена в 2003 году и является референтной базой данных для молекулярной идентификации видов грибов (а с 2018 года и всех эукариот) с областью генетического маркера ядерного рибосомального внутреннего транскрибируемого спейсера (ITS). Эта база данных основана на концепции гипотез видов: вы выбираете %, с которым хотите работать, и последовательности сортируются в сравнении с последовательностями, полученными из контрольных образцов, идентифицированных экспертами.

Diat.barcode [ постоянная мертвая ссылка ]

База данных Diat.barcode [38] была впервые опубликована под названием R-syst::diatom [39] в 2016 году, начиная с данных из двух источников: коллекции культур Тонона (TCC) в гидробиологической станции Французского национального института сельскохозяйственных исследований (INRA) и из базы данных нуклеотидов NCBI (Национальный центр биотехнологической информации). Diat.barcode предоставляет данные для двух генетических маркеров, rbc L (рибулозо-1,5-бисфосфаткарбоксилаза/оксигеназа) и 18S (18S рибосомальная РНК). База данных также включает дополнительную информацию о признаках видов, такую ​​как морфологические характеристики (биообъем, размеры и т. д.), жизненные формы (подвижность, тип колонии и т. д.) или экологические особенности (чувствительность к загрязнению и т. д.).

Биоинформатический анализ

Для получения хорошо структурированных, чистых и интерпретируемых данных необработанные данные секвенирования должны быть обработаны с использованием биоинформатического анализа. Файл FASTQ с данными секвенирования содержит два типа информации: последовательности, обнаруженные в образце ( файл FASTA ), и файл качества с оценками качества ( оценки PHRED ), связанными с каждым нуклеотидом каждой последовательности ДНК. Оценки PHRED указывают вероятность, с которой связанный нуклеотид был правильно оценен.

В целом, оценка PHRED уменьшается к концу каждой последовательности ДНК. Таким образом, некоторые биоинформатические конвейеры просто обрезают конец последовательностей на определенном пороге.

Некоторые технологии секвенирования, такие как MiSeq, используют парное секвенирование, во время которого секвенирование выполняется с обоих направлений, что обеспечивает лучшее качество. Затем перекрывающиеся последовательности выравниваются в контиги и объединяются. Обычно несколько образцов объединяются в один запуск, и каждый образец характеризуется коротким фрагментом ДНК, тегом. На этапе демультиплексирования последовательности сортируются с использованием этих тегов для повторной сборки отдельных образцов. Перед дальнейшим анализом теги и другие адаптеры удаляются из фрагмента ДНК штрихкодирующей последовательности. Во время обрезки удаляются последовательности плохого качества (низкие баллы PHRED) или последовательности, которые намного короче или длиннее целевого штрихкода ДНК. Следующий этап дерепликации — это процесс, в котором все отфильтрованные по качеству последовательности сворачиваются в набор уникальных прочтений (отдельные единицы последовательности ISU) с информацией об их распространенности в образцах. После этого обнаруживаются и удаляются химеры (т. е. составные последовательности, образованные из частей смешанного происхождения). Наконец, последовательности кластеризуются в OTU (операционные таксономические единицы), используя одну из многих стратегий кластеризации. Наиболее часто используемое биоинформатическое программное обеспечение включает Mothur, [40] Uparse, [41] Qiime, [42] Galaxy, [43] Obitools, [44] JAMP, [45] Barque, [46] и DADA2. [47]

Сравнение распространенности прочтений, т. е. последовательностей, между различными образцами по-прежнему является проблемой, поскольку как общее количество прочтений в образце, так и относительное количество прочтений для вида могут различаться между образцами, методами или другими переменными. Для сравнения можно затем уменьшить количество прочтений каждого образца до минимального количества прочтений сравниваемых образцов — процесс, называемый разрежением. Другой способ — использовать относительное количество прочтений. [48]

Видовая идентификация и таксономическое определение

Таксономическое назначение OTU видам достигается путем сопоставления последовательностей с референтными библиотеками. Инструмент поиска базового локального выравнивания (BLAST) обычно используется для определения областей сходства между последовательностями путем сравнения прочтений последовательностей из образца с последовательностями в референтных базах данных. [49] Если референтная база данных содержит последовательности соответствующих видов, то последовательности образцов могут быть идентифицированы до уровня вида. Если последовательность не может быть сопоставлена ​​с существующей записью референтной библиотеки, можно использовать ДНК-штрихкодирование для создания новой записи.

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

В некоторых случаях образцы с идентичными (COI) ДНК-штрихкодами явно принадлежат к разным видам, например, видам рыб рода Chromis . [50]

Приложения

Применение ДНК-штрихкодирования включает идентификацию новых видов , оценку безопасности продуктов питания, идентификацию и оценку криптических видов, обнаружение чужеродных видов, идентификацию исчезающих и находящихся под угрозой исчезновения видов , [51] установление связи между стадиями яиц и личинок и взрослыми видами, обеспечение прав интеллектуальной собственности на биоресурсы, разработку глобальных планов управления для стратегий сохранения, выяснение пищевых ниш [52] и судебную экспертизу. [53] Маркеры ДНК-штрихкода могут применяться для решения основных вопросов в систематике, экологии , эволюционной биологии и сохранении , включая сборку сообществ, сети взаимодействия видов , таксономические открытия и оценку приоритетных областей для защиты окружающей среды .

Идентификация видов

Конкретные короткие последовательности ДНК или маркеры из стандартизированного региона генома могут предоставить ДНК-штрихкод для идентификации видов. [54] Молекулярные методы особенно полезны, когда традиционные методы неприменимы. ДНК-штрихкодирование имеет большое применение в идентификации личинок, для которых обычно доступно мало диагностических признаков, и в ассоциации различных стадий жизни (например, личиночная и взрослая) у многих животных. [55] Идентификация видов, перечисленных в приложениях Конвенции о международной торговле видами, находящимися под угрозой исчезновения ( СИТЕС ), с использованием методов штрихкодирования используется для мониторинга незаконной торговли. [56]

Обнаружение инвазивных видов

Чужеродные виды могут быть обнаружены с помощью штрихкодирования. [57] [58] Штрихкодирование может быть пригодно для обнаружения видов, например, в пограничном контроле, где быстрая и точная морфологическая идентификация часто невозможна из-за сходства между различными видами, отсутствия достаточных диагностических характеристик [57] и/или отсутствия таксономической экспертизы. Штрихкодирование и меташтрихкодирование также могут использоваться для скрининга экосистем на наличие инвазивных видов и для различения инвазивных видов и местных, морфологически похожих, видов. [59] Показана высокая эффективность идентификации ДНК по сравнению с традиционным мониторингом биологических инвазий. [60]

Разграничение криптических видов

ДНК-штрихкодирование позволяет идентифицировать и распознавать криптические виды . [61] Результаты анализа ДНК-штрихкодирования, однако, зависят от выбора аналитических методов, поэтому процесс разграничения криптических видов с использованием ДНК-штрихкодов может быть столь же субъективным, как и любая другая форма таксономии . Хеберт и др. (2004) пришли к выводу, что бабочка Astraptes fulgerator на северо-западе Коста-Рики на самом деле состоит из 10 различных видов. [62] Эти результаты, однако, впоследствии были оспорены Брауэром (2006), который указал на многочисленные серьезные недостатки в анализе и пришел к выводу, что исходные данные могли поддерживать не более чем возможность трех-семи криптических таксонов, а не десяти криптических видов. [63] Смит и др. (2007) использовали ДНК-штрихкоды цитохрома с оксидазы I для идентификации видов 20 морфовидов паразитоидных мух Belvosia ( Diptera : Tachinidae ), выведенных из гусениц ( Lepidoptera ) в Area de Conservación Guanacaste (ACG) на северо-западе Коста-Рики. Эти авторы обнаружили, что штрихкодирование увеличивает количество видов до 32, показывая, что каждый из трех видов паразитоидов , ранее считавшихся универсалами, на самом деле представляет собой массивы высокоспецифичных для хозяина криптических видов. [64] Для 15 морфовидов полихет в глубоководном антарктическом бентосе, изученных с помощью ДНК-штрихкодирования, криптическое разнообразие было обнаружено в 50% случаев. Кроме того, были обнаружены 10 ранее не обнаруженных морфовидов, что увеличило общее видовое богатство в образце на 233%. [65]

Штрихкодирование — это инструмент, подтверждающий качество продуктов питания. Здесь ДНК из традиционных норвежских рождественских блюд извлекается в молекулярной систематической лаборатории в Музее университета NTNU.

Анализ диеты и приложение для пищевой сети

ДНК-штрихкодирование и меташтрихкодирование могут быть полезны в исследованиях по анализу рациона питания [66] и обычно используются, если образцы добычи не могут быть идентифицированы на основе морфологических признаков. [67] [68] Существует ряд подходов к выборке при анализе рациона питания: ДНК-меташтрихкодирование может проводиться на содержимом желудка, [69] фекалиях, [68] [70] слюне [71] или анализе всего тела. [51] [72] В образцах фекалий или хорошо переваренном содержимом желудка часто невозможно отличить ткани от одного вида, и поэтому вместо этого можно применять меташтрихкодирование. [68] [73] Фекалии или слюна представляют собой неинвазивные подходы к выборке, в то время как анализ всего тела часто означает, что особь должна быть сначала убита. Для более мелких организмов секвенирование содержимого желудка затем часто выполняется путем секвенирования всего животного.

Штрихкодирование для безопасности пищевых продуктов

ДНК-штрихкодирование представляет собой важный инструмент для оценки качества пищевых продуктов. Целью является обеспечение прослеживаемости пищевых продуктов, минимизация пиратства пищевых продуктов и оценка местного и типичного агропищевого производства. Другая цель заключается в защите общественного здоровья; например, меташтрихкодирование дает возможность идентифицировать груперов, вызывающих отравление рыбой Ciguatera , по остаткам еды [74] или отделить ядовитые грибы от съедобных (Ref).

Биомониторинг и экологическая оценка

ДНК-штрихкодирование можно использовать для оценки наличия видов, находящихся под угрозой исчезновения, в целях их сохранения (Ref) или наличия видов-индикаторов, отражающих определенные экологические условия (Ref), например, избыток питательных веществ или низкий уровень кислорода.

Судебная экспертиза

ДНК-штрихкодирование часто используется для идентификации видов в судебных делах. Неизвестные образцы животных или растений на месте преступления могут быть найдены, собраны и идентифицированы в надежде связать их с подозреваемым и получить обвинительный приговор. [75] Браконьерство , убийство исчезающих видов и жестокое обращение с животными являются примерами преступлений, где используется ДНК-штрихкодирование, поскольку ДНК животных часто обнаруживается. [53] [76] С другой стороны, ДНК растений обычно используется в качестве улики для связи подозреваемого с местом преступления. [77]

Потенциалы и недостатки

Потенциалы

Традиционные методы биооценки хорошо зарекомендовали себя на международном уровне и хорошо служат биомониторингу, например, для водной биооценки в рамках Директив ЕС WFD и MSFD . Однако ДНК-штрихкодирование может улучшить традиционные методы по следующим причинам: ДНК-штрихкодирование (i) может повысить таксономическое разрешение и гармонизировать идентификацию таксонов, которые трудно идентифицировать или для которых не хватает экспертов, (ii) может более точно/конкретно связать факторы окружающей среды с конкретными таксонами, (iii) может повысить сопоставимость между регионами, (iv) позволяет включать ранние стадии жизни и фрагментированные образцы, (v) позволяет разграничивать криптические /редкие виды, (vi) позволяет разрабатывать новые индексы, например, редкие/криптические виды, которые могут быть чувствительны/устойчивы к стрессорам , (vii) увеличивает количество образцов, которые могут быть обработаны, и сокращает время обработки, что приводит к расширению знаний об экологии видов, (viii) является неинвазивным способом мониторинга при использовании методов eDNA . [78]

Время и стоимость

ДНК-штрихкодирование быстрее традиционных морфологических методов на всем пути от обучения до таксономического назначения. Требуется меньше времени, чтобы получить экспертные знания в методах ДНК, чем стать экспертом в таксономии. Кроме того, рабочий процесс ДНК-штрихкодирования (т. е. от образца до результата) обычно быстрее традиционного морфологического рабочего процесса и позволяет обрабатывать больше образцов.

Таксономическое разрешение

ДНК-штрихкодирование позволяет разделять таксоны от более высоких (например, семейство) до более низких (например, вид) таксономических уровней, которые в противном случае слишком сложно идентифицировать с помощью традиционных морфологических методов, таких как, например, идентификация с помощью микроскопии. Например, Chironomidae (некусающиеся мошки) широко распространены как в наземных, так и в пресноводных экосистемах. Их богатство и обилие делают их важными для экологических процессов и сетей, и они являются одной из многих групп беспозвоночных, используемых в биомониторинге. Образцы беспозвоночных могут содержать до 100 видов хирономид, которые часто составляют до 50% образца. Несмотря на это, их обычно не идентифицируют ниже уровня семейства из-за таксономической экспертизы и требуемого времени. [79] Это может привести к тому, что разные виды хирономид с разными экологическими предпочтениями будут сгруппированы вместе, что приведет к неточной оценке качества воды.

ДНК-штрихкодирование дает возможность определять таксоны и напрямую связывать эффекты стрессоров с конкретными таксонами, такими как отдельные виды хирономид. Например, Бирманн и др. (2018) провели ДНК-штрихкодирование хирономид, чтобы исследовать их реакцию на множественные стрессоры: уменьшение потока, увеличение мелкодисперсных осадков и повышенную соленость. [80] После штрихкодирования было обнаружено, что выборка хирономид состояла из 183 операционных таксономических единиц (OTU), т. е. штрихкодов (последовательностей), которые часто эквивалентны морфологическим видам. Эти 183 OTU демонстрировали 15 типов ответов, а не ранее сообщавшиеся [81] два типа ответов, зарегистрированных, когда все хирономиды были сгруппированы вместе в одном и том же исследовании множественных стрессоров. Похожая тенденция была обнаружена в исследовании Мачера и др. (2016), которые обнаружили криптическое разнообразие внутри новозеландского вида поденок Deleatidium sp . В ходе этого исследования были обнаружены различные модели реагирования 12 молекулярных различных OTU на стрессовые факторы, которые могут изменить общее мнение о том, что эта поденка чувствительна к загрязнению. [82]

Недостатки

Несмотря на преимущества, предлагаемые ДНК-штрихкодированием, также было высказано предположение, что ДНК-штрихкодирование лучше всего использовать в качестве дополнения к традиционным морфологическим методам. [78] Эта рекомендация основана на многочисленных предполагаемых проблемах.

Физические параметры

Не совсем просто связать ДНК-штрихкоды с экологическими предпочтениями рассматриваемого штрихкодированного таксона, как это необходимо, если штрихкодирование будет использоваться для биомониторинга. Например, обнаружение целевой ДНК в водных системах зависит от концентрации молекул ДНК на участке, на которую, в свою очередь, могут влиять многие факторы. Наличие молекул ДНК также зависит от дисперсии на участке, например, направления или силы течений. На самом деле неизвестно, как ДНК перемещается в ручьях и озерах, что затрудняет отбор проб. Другим фактором может быть поведение целевого вида, например, у рыб могут быть сезонные изменения движений, раки или мидии будут выделять ДНК в больших количествах только в определенные периоды своей жизни (линька, нерест). Для ДНК в почве еще меньше известно о распределении, количестве или качестве.

Основным ограничением метода штрихкодирования является то, что он полагается на библиотеки ссылок на штрихкоды для таксономической идентификации последовательностей. Таксономическая идентификация точна только при наличии надежной ссылки. Однако большинство баз данных все еще неполны, особенно для более мелких организмов, например, грибов, фитопланктона, нематод и т. д. Кроме того, текущие базы данных содержат неверные идентификации, орфографические ошибки и другие ошибки. Существуют огромные усилия по курированию и дополнению баз данных для всех необходимых организмов, включая крупные проекты штрихкодирования (например, проект iBOL для справочной базы данных Barcode of Life Data Systems (BOLD)). [83] [84] Однако завершение и курирование сложны и требуют много времени. Без подтвержденных образцов не может быть уверенности в том, является ли последовательность, используемая в качестве ссылки, правильной.

Базы данных последовательностей ДНК, такие как GenBank, содержат много последовательностей, которые не привязаны к подтвержденным образцам (например, гербарные образцы, культивированные клеточные линии или иногда изображения). Это проблематично с точки зрения таксономических вопросов, таких как необходимость разделения или объединения нескольких видов или обоснованность прошлых идентификаций. Повторное использование последовательностей, не привязанных к подтвержденным образцам, изначально неверно идентифицированного организма может привести к неверным выводам и его следует избегать. [85] Поэтому наилучшей практикой для штрихкодирования ДНК является секвенирование подтвержденных образцов. [86] [87] Однако для многих таксонов может быть сложно получить референтные образцы, например, для образцов, которые трудно поймать, имеющиеся образцы плохо сохранились или отсутствует адекватная таксономическая экспертиза. [85]

Важно отметить, что ДНК-штрихкоды также могут использоваться для создания временной таксономии, и в этом случае OTU могут использоваться в качестве замены традиционным латинским биномам, что значительно снижает зависимость от полностью заполненных справочных баз данных. [88]

Технологическая предвзятость

ДНК-штрихкодирование также несет методологическую предвзятость, от выборки до анализа данных биоинформатики . Помимо риска загрязнения образца ДНК ингибиторами ПЦР, смещение праймера является одним из основных источников ошибок в ДНК-штрихкодировании. [89] [90] Выделение эффективного ДНК-маркера и разработка праймеров являются сложным процессом, и были предприняты значительные усилия для разработки праймеров для ДНК-штрихкодирования в различных таксономических группах. [91] Однако праймеры часто будут связываться преимущественно с некоторыми последовательностями, что приводит к дифференциальной эффективности и специфичности праймера и оценке нерепрезентативных сообществ и инфляции богатства. [92] Таким образом, состав последовательностей сообществ образца в основном изменяется на этапе ПЦР. Кроме того, часто требуется репликация ПЦР, но это приводит к экспоненциальному увеличению риска загрязнения. В нескольких исследованиях подчеркивалась возможность использования образцов, обогащенных митохондриями [93] [94] или подходов без ПЦР, чтобы избежать этих предубеждений, но по состоянию на 2018 год метод метабаркодирования ДНК по-прежнему основывается на секвенировании ампликонов. [91] В ходе секвенирования и биоинформатической обработки последовательностей появляются и другие предубеждения, такие как создание химер.

Отсутствие стандартизации

Даже несмотря на то, что ДНК-штрихкодирование все более широко используется и применяется, нет единого мнения относительно методов сохранения или извлечения ДНК, выбора набора маркеров и праймеров ДНК или протоколов ПЦР. Параметры биоинформатических конвейеров (например, кластеризация OTU, алгоритмы таксономического назначения или пороговые значения и т. д.) являются источником многих споров среди пользователей ДНК-штрихкодирования. [91] Технологии секвенирования также быстро развиваются вместе с инструментами для анализа огромных объемов полученных данных ДНК, и стандартизация методов срочно необходима для обеспечения сотрудничества и обмена данными в большем пространственном и временном масштабе. Эта стандартизация методов штрихкодирования в европейском масштабе является частью целей Европейского действия COST DNAqua-net [95] и также рассматривается CEN (Европейским комитетом по стандартизации). [96]

Еще одним недостатком ДНК-штрихкодирования является его ограниченная эффективность для точного различения ниже уровня вида (например, для различения разновидностей), для обнаружения гибридов, а также то, что на него могут влиять темпы эволюции [ необходима ссылка ] .

Несоответствия между традиционной (морфологической) идентификацией на основе штрих-кода

Важно знать, что списки таксонов, полученные с помощью обычной (морфологической) идентификации, не сопоставимы и, возможно, никогда не будут сопоставимы напрямую со списками таксонов, полученными с помощью идентификации на основе штрихкодов, по нескольким причинам. Наиболее важной причиной, вероятно, является неполнота и неточность молекулярных справочных баз данных, что препятствует правильному таксономическому назначению последовательностей eDNA. Таксоны, отсутствующие в справочных базах данных, не будут найдены eDNA, а последовательности, связанные с неправильным названием, приведут к неправильной идентификации. [78] Другими известными причинами являются разный масштаб и размер выборки между традиционным и молекулярным образцом, возможный анализ мертвых организмов, который может происходить по-разному для обоих методов в зависимости от группы организмов, и конкретный выбор идентификации в любом методе, т. е. разная таксономическая экспертиза или возможность идентифицировать определенные группы организмов, соответственно, смещение праймера, приводящее также к потенциально предвзятому анализу таксонов. [78]

Оценки богатства/разнообразия

ДНК-штрихкодирование может привести к переоценке или недооценке видового богатства и разнообразия. Некоторые исследования предполагают, что артефакты (идентификация видов, не присутствующих в сообществе) являются основной причиной завышенного биоразнообразия. [97] [98] Наиболее проблемной проблемой являются таксоны, представленные малым количеством прочтений секвенирования. Эти прочтения обычно удаляются в процессе фильтрации данных, поскольку различные исследования предполагают, что большинство этих низкочастотных прочтений могут быть артефактами. [99] Однако среди этих малораспространенных прочтений могут существовать действительно редкие таксоны. [100] Редкие последовательности могут отражать уникальные родословные в сообществах, что делает их информативными и ценными последовательностями. Таким образом, существует острая необходимость в более надежных алгоритмах биоинформатики, которые позволяют различать информативные прочтения и артефакты. Полные справочные библиотеки также позволят лучше тестировать алгоритмы биоинформатики, позволяя лучше фильтровать артефакты (т. е. удалять последовательности, не имеющие аналога среди существующих видов), и, следовательно, можно будет получить более точное назначение видов. [101] Криптографическое разнообразие также может привести к раздутому биоразнообразию, поскольку один морфологический вид может фактически разделиться на множество отдельных молекулярных последовательностей. [78] Это будет иметь большое значение для создания справочных данных ДНК, которые имеют решающее значение для мониторинга биоразнообразия на основе ДНК окружающей среды .

Мегабаркодирование

Мегабаркодирование — это термин, используемый для описания высокопроизводительного ДНК-штрихкодирования образцов, при котором одновременно могут быть штрихкодированы тысячи образцов для идентификации и обнаружения видов. [102] [103] [104] [105] [106]

Рабочий процесс мегабаркодирования

Это стало возможным благодаря использованию платформ секвенирования третьего поколения , включая PacBio (Sequel I/II) от Pacific Biosciences и MinION, PromethION от Oxford Nanopore Technology . По сравнению с секвенированием по Сэнгеру , мегабаркодирование быстрее и дешевле, что позволяет производить крупномасштабную генерацию ДНК-штрихкодов для тысяч видов. [107]

Приложения

Мегабаркодирование может помочь заполнить пробел в справочных данных о таксонах . ДНК-штрихкодирование для насекомых и ускорить открытие видов, [108] [109] понять закономерности разнообразия видов, [110] [111] [112] оценить видовое богатство, [113] создать быстрые инвентаризации видового биоразнообразия, [114] отслеживать базовые сдвиги, [115] и сопоставлять стадии жизненного цикла. [116]

Метабаркодирование

Различия в стандартных методах ДНК-штрихкодирования и меташтрихкодирования. В то время как ДНК-штрихкодирование указывает на поиск определенного вида, меташтрихкодирование ищет все сообщество.

Метабаркодирование определяется как штрихкодирование ДНК или eDNA (экологической ДНК), которое позволяет одновременно идентифицировать множество таксонов в одном и том же образце (экологической), однако часто в пределах одной и той же группы организмов. Главное различие между подходами заключается в том, что метабаркодирование, в отличие от штрихкодирования, не фокусируется на одном конкретном организме, а вместо этого нацелено на определение видового состава в образце.

Методология

Процедура метабаркодирования, как и общее штрихкодирование, охватывает этапы извлечения ДНК , ПЦР-амплификации , секвенирования и анализа данных . Штрихкод состоит из короткой вариабельной области гена (например, см. различные маркеры/штрихкоды ), которая полезна для таксономического назначения, окруженная высококонсервативными областями генов, которые можно использовать для проектирования праймеров . [117] Различные гены используются в зависимости от того, является ли целью штрихкодирование 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 ДНК/РНК из нескольких различных организмов, полученных из одного образца окружающей среды или объема.

Приложения

Метабаркодирование может дополнять меры по сохранению биоразнообразия, а в некоторых случаях даже заменять их, особенно по мере развития технологий и постепенного удешевления, оптимизации и распространения процедур. [118] [119]

Области применения меташтрихкодирования ДНК включают мониторинг биоразнообразия в наземной и водной среде, палеонтологию и древние экосистемы, взаимодействие растений и опылителей , анализ рациона питания и безопасность пищевых продуктов.

Преимущества и проблемы

Общие преимущества и недостатки штрихкодирования, рассмотренные выше, справедливы также и для метабаркодирования. Одним из особых недостатков исследований метабаркодирования является то, что пока нет консенсуса относительно оптимального экспериментального дизайна и критериев биоинформатики, которые следует применять в метабаркодировании eDNA. [120] Однако в настоящее время предпринимаются совместные попытки, например, сеть EU COST DNAqua-Net, двигаться вперед путем обмена опытом и знаниями для установления стандартов наилучшей практики для биомониторинга. [78]

Искусственное ДНК-штрихкодирование

В 2014 году исследователи из ETH Zurich предложили использовать искусственные ДНК-штрихкоды субмикрометрового размера в качестве «невидимой нефтяной метки». Штрихкоды состоят из синтетических последовательностей ДНК внутри магнитно-извлекаемых частиц кремния. Их можно добавлять в пищевое масло в очень небольшом количестве (до 1 ppb) в качестве метки и в любое время извлекать для проверки подлинности методом ПЦР/секвенирования. Этот метод можно использовать для проверки оливкового масла на фальсификацию. [121]

Смотрите также

Подтемы:

Похожие темы:

Также смотрите боковую панель навигации в верхней части статьи.

Ссылки

  1. ^ "Что такое ДНК-штрихкодирование?". iBOL . Получено 26.03.2019 .
  2. ^ Кресс, В. Джон; Эриксон, Дэвид Л., ред. (2012). ДНК-штрихкоды: методы и протоколы. Методы в молекулярной биологии. Т. 858. Тотова, Нью-Джерси: Humana Press. doi :10.1007/978-1-61779-591-6. ISBN 978-1-61779-590-9. S2CID  3668979.
  3. ^ Ирини, Л.; Лакнер, М.; де Хоог, GS; Мейер, В. (2015). «ДНК-штрих-кодирование грибов, вызывающих инфекции у человека и животных». Грибковая биология . 120 (2): 125–136. doi : 10.1016/j.funbio.2015.04.007. ПМИД  26781368.
  4. ^ Шох, Конрад Л.; Сейферт, Кит А.; Хундорф, Сабина; Роберт, Винсент; Споуг, Джон Л.; Левек, К. Андре; Чен, Вэнь; Консорциум по штрихкодированию грибов (2012). "Ядерный рибосомальный внутренний транскрибируемый спейсер (ITS) как универсальный маркер штрихкода ДНК для грибов" (PDF) . Труды Национальной академии наук . 109 (16): 6241–6246. doi : 10.1073/pnas.1117018109 . ISSN  0027-8424. PMC 3341068 . PMID  22454494. 
  5. ^ CBOL Plant Working Group; Hollingsworth, PM; Forrest, LL; Spouge, JL; Hajibabaei, M.; Ratnasingham, S.; van der Bank, M.; Chase, MW; Cowan, RS (2009-08-04). "ДНК-штрихкод для наземных растений". Труды Национальной академии наук . 106 (31): 12794–12797. doi : 10.1073/pnas.0905845106 . ISSN  0027-8424. PMC 2722355. PMID 19666622  . 
  6. ^ Paulay, Gustav; Meyer, Christopher P. (2005-11-29). «ДНК-штрихкодирование: частота ошибок на основе комплексной выборки». PLOS Biology . 3 (12): e422. doi : 10.1371/journal.pbio.0030422 . ISSN  1545-7885. PMC 1287506. PMID 16336051  . 
  7. ^ Soininen, Eeva M; Valentini, Alice; Coissac, Eric; Miquel, Christian; Gielly, Ludovic; Brochmann, Christian; Brysting, Anne K; Sønstebø, Jørn H; Ims, Rolf A (2009). "Анализ рациона мелких травоядных: эффективность ДНК-штрихкодирования в сочетании с высокопроизводительным пиросеквенированием для расшифровки состава сложных растительных смесей". Frontiers in Zoology . 6 (1): 16. doi : 10.1186/1742-9994-6-16 . ISSN  1742-9994. PMC 2736939. PMID 19695081  . 
  8. ^ Крир, Саймон; Дейнер, Кристи; Фрей, Серита ; Поразинска, Дорота; Таберлет, Пьер; Томас, У. Келли; Поттер, Кейтлин; Бик, Холли М. (2016). Фреклтон, Роберт (ред.). «Полевое руководство эколога по идентификации биоразнообразия на основе последовательностей» (PDF) . Методы в экологии и эволюции . 7 (9): 1008–1018. doi :10.1111/2041-210X.12574. S2CID  87512991.
  9. ^ Лиз, Флориан и др. (январь 2018 г.). «Почему нам нужны устойчивые сети, объединяющие страны, дисциплины, культуры и поколения для водного биомониторинга 2.0: перспектива, полученная из действий DNAqua-Net COST». Достижения в области экологических исследований . 58 : 63–99. doi : 10.1016/bs.aecr.2018.01.001. hdl : 1822/72852 . ISBN 9780128139493.
  10. ^ Vasselon, Valentin; Rimet, Frédéric; Tapolczai, Kálmán; Bouchez, Agnès (2017). «Оценка экологического статуса с помощью метабаркодирования ДНК диатомовых водорослей: масштабирование в сети мониторинга WFD (остров Майотта, Франция)». Ecological Indicators . 82 : 1–12. doi :10.1016/j.ecolind.2017.06.024. ISSN  1470-160X.
  11. ^ Woese, Carl R.; Kandler, Otto; Wheelis, Mark L. (1990). «К естественной системе организмов: предложение для доменов Archaea, Bacteria и Eucarya» (PDF) . Труды Национальной академии наук . 87 (12): 4576–4579. Bibcode :1990PNAS...87.4576W. doi : 10.1073/pnas.87.12.4576 . OCLC  678728346. PMC 54159 . PMID  2112744. 
  12. ^ abc Hebert, Paul DN; Cywinska, Alina; Ball, Shelley L.; deWaard, Jeremy R. (2003-02-07). «Биологическая идентификация с помощью ДНК-штрихкодов». Труды Королевского общества B: Биологические науки . 270 (1512): 313–321. doi :10.1098/rspb.2002.2218. ISSN  1471-2954. PMC 1691236. PMID 12614582  . 
  13. ^ Folmer, O.; Black, M.; Hoeh, W.; Lutz, R.; Vrijenhoek, R. (октябрь 1994 г.). «ДНК-праймеры для амплификации субъединицы I митохондриальной цитохром с-оксидазы из различных метазойных беспозвоночных». Молекулярная морская биология и биотехнология . 3 (5): 294–299. ISSN  1053-6426. PMID  7881515.
  14. ^ Джелгер Гердер, Экологическая ДНК — обзор возможных применений для обнаружения (инвазивных) видов.
  15. ^ Schrader, C Тогда это может быть так из-за ДНК.; Schielke, A.; Ellerbroek, L.; Johne, R. (2012). «Ингибиторы ПЦР – возникновение, свойства и удаление». Журнал прикладной микробиологии . 113 (5): 1014–1026. doi : 10.1111/j.1365-2672.2012.05384.x . ISSN  1365-2672. PMID  22747964. S2CID  30892831.
  16. ^ Саволайнен, Винсент ; Коуэн, Робин С; Фоглер, Альфред П; Родерик, Джордж К; Лейн, Ричард (29.10.2005). «На пути к написанию энциклопедии жизни: введение в ДНК-штрихкодирование». Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences . 360 (1462): 1805–1811. doi :10.1098/rstb.2005.1730. ISSN  0962-8436. PMC 1609222. PMID 16214739  . 
  17. ^ Пигготт, Максин П. (2016). «Оценка влияния лабораторных протоколов на вероятность обнаружения eDNA для исчезающих пресноводных рыб». Экология и эволюция . 6 (9): 2739–2750. doi :10.1002/ece3.2083. ISSN  2045-7758. PMC 4798829. PMID  27066248 . 
  18. ^ Ma, Hongjuan; Stewart, Kathryn; Lougheed, Stephen; Zheng, Jinsong; Wang, Yuxiang; Zhao, Jianfu (2016). «Характеристика, оптимизация и валидация маркеров экологической ДНК (eDNA) для обнаружения находящихся под угрозой исчезновения водных млекопитающих». Conservation Genetics Resources . 8 (4): 561–568. doi :10.1007/s12686-016-0597-9. ISSN  1877-7252. S2CID  1613649.
  19. ^ D'Amore, Rosalinda; Ijaz, Umer Zeeshan; Schirmer, Melanie; Kenny, John G.; Gregory, Richard; Darby, Alistair C.; Shakya, Migun; Podar, Mircea; Quince, Christopher (2016-01-14). "Комплексное сравнительное исследование протоколов и платформ секвенирования для профилирования сообщества 16S рРНК". BMC Genomics . 17 (1): 55. doi : 10.1186/s12864-015-2194-9 . ISSN  1471-2164. PMC 4712552 . PMID  26763898. 
  20. ^ Кресс, В. Дж.; Эриксон, Д. Л. (2008-02-26). «ДНК-штрихкоды: гены, геномика и биоинформатика». Труды Национальной академии наук . 105 (8): 2761–2762. Bibcode : 2008PNAS..105.2761K. doi : 10.1073 /pnas.0800476105 . ISSN  0027-8424. PMC 2268532. PMID  18287050. 
  21. ^ ab Hebert, Paul DN; Ratnasingham, Sujeevan; de Waard, Jeremy R. (2003-08-07). "Штрихкодирование жизни животных: расхождения субъединицы 1 цитохром оксидазы с среди близкородственных видов". Труды Королевского общества B: Биологические науки . 270 (suppl_1): S96-9. doi :10.1098/rsbl.2003.0025. ISSN  1471-2954. PMC 1698023. PMID 12952648  . 
  22. ^ Blaxter, Mark L. (2004-04-29). Godfray, HCJ; Knapp, S. (ред.). «The promise of a DNA taxonomy». Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Серия B: Биологические науки . 359 (1444): 669–679. doi :10.1098/rstb.2003.1447. ISSN  1471-2970. PMC 1693355. PMID 15253352  . 
  23. ^ Fazekas, Aron J.; Burgess, Kevin S.; Kesanakurti, Prasad R.; Graham, Sean W.; Newmaster, Steven G.; Husband, Brian C.; Percy, Diana M.; Hajibabaei, Mehrdad; Barrett, Spencer CH (2008-07-30). DeSalle, Robert (ред.). "Multiple Multilocus DNA Barcodes from the Plastid Genome Discriminate Plant Species Equally Well". PLOS ONE . 3 (7): e2802. Bibcode : 2008PLoSO...3.2802F. doi : 10.1371/journal.pone.0002802 . ISSN  1932-6203. PMC 2475660 . PMID  18665273. 
  24. ^ Кресс, В. Джон; Эриксон, Дэвид Л. (2007-06-06). Шиу, Шин-Хан (ред.). "Двухлокусный глобальный ДНК-штрихкод для наземных растений: кодирующий ген rbcL дополняет некодирующий спейсерный регион trnH-psbA". PLOS ONE . 2 (6): e508. Bibcode : 2007PLoSO...2..508K. doi : 10.1371/journal.pone.0000508 . ISSN  1932-6203. PMC 1876818. PMID 17551588  . 
  25. ^ Janda, JM; Abbott, SL (2007-09-01). «Секвенирование гена 16S рРНК для идентификации бактерий в диагностической лаборатории: плюсы, опасности и подводные камни». Журнал клинической микробиологии . 45 (9): 2761–2764. doi :10.1128/JCM.01228-07. ISSN  0095-1137. PMC 2045242. PMID 17626177  . 
  26. ^ Смит, М. Алекс; Бертран, Клаудия; Кросби, Кейт; Эвели, Элдон С.; Фернандес-Триана, Хосе; Фишер, Брайан Л.; Гиббс, Джейсон; Хаджибабаи, Мехрдад; Холлвакс, Винни (2012-05-02). Барсук, Джонатан Х. (ред.). "Wolbachia и ДНК-штрихкодирование насекомых: закономерности, потенциал и проблемы". PLOS ONE . 7 (5): e36514. Bibcode : 2012PLoSO...736514S. doi : 10.1371/journal.pone.0036514 . ISSN  1932-6203. PMC 3342236. PMID 22567162  . 
  27. ^ Links, Matthew G.; Dumonceaux, Tim J.; Hemmingsen, Sean M.; Hill, Janet E. (2012-11-26). Neufeld, Josh (ред.). «Универсальная цель шаперонина-60 — это штрихкод для бактерий, который позволяет производить сборку метагеномных последовательностей De Novo». PLOS ONE . 7 (11): e49755. Bibcode : 2012PLoSO...749755L. doi : 10.1371/journal.pone.0049755 . ISSN  1932-6203. PMC 3506640. PMID 23189159  . 
  28. ^ Case, RJ; Boucher, Y.; Dahllof, I.; Holmstrom, C.; Doolittle, WF; Kjelleberg, S. (2007-01-01). «Использование генов 16S рРНК и rpoB в качестве молекулярных маркеров для исследований экологии микроорганизмов». Applied and Environmental Microbiology . 73 (1): 278–288. Bibcode :2007ApEnM..73..278C. doi :10.1128/AEM.01177-06. ISSN  0099-2240. PMC 1797146 . PMID  17071787. 
  29. ^ Bellemain, Eva; Carlsen, Tor; Brochmann, Christian; Coissac, Eric; Taberlet, Pierre; Kauserud, Håvard (2010). "ITS как экологический ДНК-штрихкод для грибов: подход in silico выявляет потенциальные смещения ПЦР". BMC Microbiology . 10 (1): 189. doi : 10.1186/1471-2180-10-189 . ISSN  1471-2180. PMC 2909996 . PMID  20618939. 
  30. ^ Зайферт, Калифорния; Самсон, РА; деВаард-младший; Хубракен, Дж.; Левеск, Калифорния; Монкальво, Ж.-М.; Луи-Сейз, Г.; Хеберт, ПДН (6 марта 2007 г.). «Перспективы идентификации грибов с использованием штрих-кодов ДНК CO1 на примере Penicillium». Труды Национальной академии наук . 104 (10): 3901–3906. дои : 10.1073/pnas.0611691104 . ISSN  0027-8424. ПМК 1805696 . ПМИД  17360450. 
  31. ^ Dentinger, Bryn TM; Didukh, Maryna Y.; Moncalvo, Jean-Marc (2011-09-22). Schierwater, Bernd (ред.). "Сравнение COI и ITS как маркеров штрихкода ДНК для грибов и их близких (Agaricomycotina)". PLOS ONE . ​​6 (9): e25081. Bibcode :2011PLoSO...625081D. doi : 10.1371/journal.pone.0025081 . ISSN  1932-6203. PMC 3178597 . PMID  21966418. 
  32. ^ Khaund, Polashree; Joshi, SR (октябрь 2014 г.). «ДНК-штрихкодирование диких съедобных грибов, потребляемых этническими племенами Индии». Gene . 550 (1): 123–130. doi :10.1016/j.gene.2014.08.027. PMID  25130907.
  33. ^ Вейганд, Ханна; Бирманн, Арне Дж.; Чьямпор, Федор; Коста, Филипе О.; Чабай, Золтан; Дуарте, София; Гейгер, Матиас Ф.; Грабовский, Михал; Риме, Фредерик (14 марта 2019 г.). «Справочные библиотеки штрих-кодов ДНК для мониторинга водной биоты в Европе: анализ пробелов и рекомендации для будущей работы». биоRxiv . 678 : 499–524. Бибкод : 2019ScTEn.678..499W. дои : 10.1101/576553. HDL : 11250/2608962 . PMID  31077928. S2CID  92160002.
  34. ^ Gottschling M, J Chacón, A Žerdoner Čalasan, St Neuhaus, J Kretschmann, H Stibor & U John (2020): Филогенетическое размещение экологических последовательностей с использованием таксономически надежных баз данных помогает строго оценить биоразнообразие динофитов в баварских озерах (Германия). Freshw Biol 65: 193–208. doi :10.1111/fwb.13413
  35. ^ Rdmpage (2016), Международный проект штрихкода жизни (iBOL) (набор данных), Институт биоразнообразия, здоровья животных и сравнительной медицины, Колледж медицины, ветеринарии и наук о жизни, Университет Глазго, doi : 10.15468/inygc6 , получено 14 мая 2019 г.
  36. ^ Ратнасингхам, Судживан; Хеберт, Пол DN (2007-01-24). "ШТРИХКОДИРОВАНИЕ: жирный шрифт: Система данных о штрихкодах жизни (http://www.barcodinglife.org): ШТРИХКОДИРОВАНИЕ". Заметки о молекулярной экологии . 7 (3): 355–364. doi :10.1111/j.1471-8286.2007.01678.x. PMC 1890991. PMID  18784790 . 
  37. ^ Нильссон, Рольф Хенрик; Ларссон, Карл-Хенрик; Тейлор, Энди Ф.С.; Бенгтссон-Пальме, Йохан; Йеппесен, Томас С.; Шигель, Дмитрий; Кеннеди, Питер; Пикард, Кэтрин; Глёкнер, Франк Оливер (2019-01-08). «База данных UNITE для молекулярной идентификации грибов: обработка тёмных таксонов и параллельных таксономических классификаций». Nucleic Acids Research . 47 (D1): D259–D264. doi :10.1093/nar/gky1022. ISSN  0305-1048. PMC 6324048. PMID 30371820  . 
  38. ^ Риме, Фредерик; Гусев Евгений; Калерт, Мария; Келли, Мартин; Куликовский, Максим; Мальцев Евгений; Манн, Дэвид; Пфанкухен, Мартин; Тробахо, Роза (14 февраля 2019 г.). «Diat.barcode, библиотека штрих-кодов открытого доступа для диатомовых водорослей». data.inrae.fr (Набор данных). Данные портала Инра. дои : 10.15454/ТОМБИЗ.
  39. ^ Риме, Фредерик; Шомей, Филипп; Кек, Франсуа; Кермаррек, Ленайг; Васселон, Валентин; Калерт, Мария; Франк, Ален; Буше, Аньес (2016). «R-Syst::diatom: курируемая база данных штрих-кодов с открытым доступом для диатомовых водорослей и мониторинга пресной воды». База данных . 2016 : baw016. doi : 10.1093/база данных/baw016. ISSN  1758-0463. ПМЦ 4795936 . ПМИД  26989149. 
  40. ^ Schloss, Patrick D.; Westcott, Sarah L.; Ryabin, Thomas; Hall, Justine R.; Hartmann, Martin; Hollister, Emily B.; Lesniewski, Ryan A.; Oakley, Brian B.; Parks, Donovan H.; Robinson, Courtney J.; Sahl, Jason W.; Stres, Blaž.; Thallinger, Gerhard G.; Horn, David J.; van. Weber, Caroly F. (2009). «Введение в mothur: программное обеспечение с открытым исходным кодом, независимое от платформы и поддерживаемое сообществом для описания и сравнения микробных сообществ». Applied and Environmental Microbiology . 75 (23): 7537–41. Bibcode : 2009ApEnM..75.7537S. doi : 10.1128/AEM.01541-09. OCLC  780918718. PMC 2786419. PMID  19801464 . 
  41. ^ Эдгар, Роберт С. (2013-08-18). «UPARSE: высокоточные последовательности OTU из прочтений микробных ампликонов». Nature Methods . 10 (10): 996–998. doi :10.1038/nmeth.2604. ISSN  1548-7091. PMID  23955772. S2CID  7181682.
  42. ^ Капорасо, Дж. Грегори; Кучински, Джастин; Стомбо, Джесси; Биттингер, Кайл; Бушман, Фредерик Д.; Костелло, Элизабет К.; Фирер, Ноа; Пенья, Антонио Гонсалес; Гудрич, Джулия К. (май 2010 г.). «QIIME позволяет анализировать данные высокопроизводительного секвенирования сообществ». Nature Methods . 7 (5): 335–336. doi :10.1038/nmeth.f.303. ISSN  1548-7091. PMC 3156573 . PMID  20383131. 
  43. ^ Афган, Энис; Бейкер, Дэннон; Батут, Беренис; ван ден Бик, Мариус; Бувье, Дэйв; Чех, Мартин; Чилтон, Джон; Клементс, Дэйв; Кораор, Нейт (2018-07-02). «Платформа Galaxy для доступных, воспроизводимых и совместных биомедицинских анализов: обновление 2018 года». Nucleic Acids Research . 46 (W1): W537–W544. doi :10.1093/nar/gky379. ISSN  0305-1048. PMC 6030816. PMID 29790989  . 
  44. ^ Бойер, Фредерик; Мерсье, Селин; Бонен, Орели; Ле Бра, Иван; Таберле, Пьер; Куассак, Эрик (26 мая 2015 г.). «obitools: пакет программного обеспечения для метабаркодирования ДНК на основе aunix». Ресурсы молекулярной экологии . 16 (1): 176–182. дои : 10.1111/1755-0998.12428. ISSN  1755-098Х. PMID  25959493. S2CID  39412858.
  45. ^ Elbrecht, Vasco (2019-04-30), GitHub - VascoElbrecht/JAMP: JAMP: Просто еще один конвейер метабаркодирования. , получено 2019-05-14
  46. ^ Normandeau, Eric (2020-01-21), GitHub - enormandeau/barque: Barque: Анализ метабаркодирования ДНК окружающей среды. , получено 2020-01-21
  47. ^ Каллахан, Бенджамин Дж.; Макмерди, Пол Дж.; Розен, Майкл Дж.; Хан, Эндрю В.; Джонсон, Эми Джо А.; Холмс, Сьюзан П. (июль 2016 г.). «DADA2: Высокоразрешающий выборочный вывод из данных ампликонов Illumina». Nature Methods . 13 (7): 581–583. doi :10.1038/nmeth.3869. ISSN  1548-7091. PMC 4927377 . PMID  27214047. 
  48. ^ Макмерди, Пол Дж.; Холмс, Сьюзан (2014). «Не тратьте, не хотите: почему разрежение данных по микробиому недопустимо». PLOS Computational Biology . 10 (4): e1003531. arXiv : 1310.0424 . Bibcode : 2014PLSCB..10E3531M. doi : 10.1371 /journal.pcbi.1003531 . PMC 3974642. PMID  24699258. 
  49. ^ Валиенте, Габриэль; Янссон, Йеспер; Клементе, Хосе Карлос; Алонсо-Алемани, Даниэль (10.10.2011). «Таксономическое назначение в метагеномике с помощью TANGO». EMBnet.journal . 17 (2): 16–20. doi : 10.14806/ej.17.2.237 . hdl : 2117/16286 . ISSN  2226-6089.
  50. ^ Пайл, Ричард Л.; Эрл, Джон Л.; Грин, Брайан Д. (01.01.2008). "Пять новых видов рода Chromis (Perciformes: Labroidei: Pomacentridae) из глубоких коралловых рифов в тропической западной части Тихого океана". Zootaxa . 1671 (1). doi :10.11646/zootaxa.1671.1.2. ISSN  1175-5334.
  51. ^ Аб Шнелл, Ида Берхольм; Томсен, Филип Фрэнсис; Уилкинсон, Николас; Расмуссен, Мортен; Дженсен, Ларс Р.Д.; Виллерслев, Эске; Бертельсен, Мэдс Ф.; Гилберт, М. Томас П. (апрель 2012 г.). «Скрининг биоразнообразия млекопитающих с использованием ДНК пиявок». Современная биология . 22 (8): Р262–Р263. дои : 10.1016/j.cub.2012.02.058 . PMID  22537625. S2CID  18058748.
  52. ^ Subrata., Trivedi (2016). ДНК-штрихкодирование в морских перспективах: оценка и сохранение биоразнообразия . Ansari, Abid Ali., Ghosh, Sankar K., Rehman, Hasibur. Cham: Springer International Publishing. ISBN 9783319418407. OCLC  958384953.
  53. ^ ab Dalton, Desiré Lee; de ​​Bruyn, Marli; Thompson, Tia; Kotzé, Antoinette (2020-12-01). «Оценка полезности ДНК-штрихкодирования в судебно-медицинских делах о диких животных, связанных с южноафриканской антилопой». Forensic Science International: Reports . 2 : 100071. doi : 10.1016/j.fsir.2020.100071 . ISSN  2665-9107. S2CID  213926390.
  54. ^ Хеберт, Пол DN; Стокле, Марк Y.; Землак, Тайлер S.; Фрэнсис, Чарльз M. (октябрь 2004 г.). «Идентификация птиц с помощью ДНК-штрихкодов». PLOS Biology . 2 (10): e312. doi : 10.1371/journal.pbio.0020312 . ISSN  1545-7885. PMC 518999. PMID 15455034  . 
  55. ^ 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 . 
  56. ^ Lahaye, R.; van der Bank, M.; Bogarin, D.; Warner, J.; Pupulin, F.; Gigot, G.; Maurin, O.; Duthoit, S.; Barraclough, TG (2008-02-26). «ДНК-штрихкодирование флор точек биоразнообразия». Труды Национальной академии наук . 105 (8): 2923–2928. doi : 10.1073/pnas.0709936105 . ISSN  0027-8424. PMC 2268561. PMID 18258745  . 
  57. ^ ab Xu, Song-Zhi; Li, Zhen-Yu; Jin, Xiao-Hua (январь 2018 г.). «ДНК-штрихкодирование инвазивных растений в Китае: ресурс для идентификации инвазивных растений». Ресурсы молекулярной экологии . 18 (1): 128–136. doi :10.1111/1755-0998.12715. PMID  28865184. S2CID  24911390.
  58. ^ Лю, Цзюньнин; Цзян, Цзямей; Сун, Шули; Торнабене, Люк; Чабаррия, Райан; Нейлор, Гэвин Дж. П.; Ли, Чэньхун (декабрь 2017 г.). «Мультилокусное ДНК-штрихкодирование – идентификация видов с помощью мультилокусных данных». Scientific Reports . 7 (1): 16601. Bibcode :2017NatSR...716601L. doi :10.1038/s41598-017-16920-2. ISSN  2045-2322. PMC 5709489 . PMID  29192249. 
  59. ^ Нагоши, Родни Н.; Брамбила, Джульета; Мигер, Роберт Л. (ноябрь 2011 г.). «Использование ДНК-штрихкодов для идентификации инвазивных видов совковых червей Spodoptera во Флориде». Журнал науки о насекомых . 11 (154): 154. doi :10.1673/031.011.15401. ISSN  1536-2442. PMC 3391933. PMID 22239735  . 
  60. ^ Карабанов, Д.П.; Беккер, Е.И.; Павлов, Д.Д.; Боровикова, Е.А.; Кодухова, Ю.В.; Котов, А.А. (1 февраля 2022 г.). "Новые наборы праймеров для ДНК-идентификации неаборигенных видов рыб в Волго-Камском бассейне (европейская часть России)". Вода . 14 (3): 437. doi : 10.3390/w14030437 . ISSN  2073-4441.
  61. ^ Тонгтам на Аюдхая, Прадипунт; Муангмай, Наронгрит; Банджонгсат, Нувади; Сингчат, Ворапонг; Джанекиткарн, Соммаи; Пейачокнагул, Сурин; Шрикулнатх, Корнсорн (июнь 2017 г.). «Раскрытие загадочного разнообразия родов анемонов Amphiprion и Premnas (Perciformes: Pomacentridae) в Таиланде с помощью штрих-кодов митохондриальной ДНК». Сельское хозяйство и природные ресурсы . 51 (3): 198–205. дои : 10.1016/j.anres.2017.07.001 .
  62. ^ Hebert, PDN; Penton, EH; Burns, JM; Janzen, DH; Hallwachs, W. (2004-10-12). «Десять видов в одном: ДНК-штрихкодирование выявляет криптические виды у неотропической бабочки-шкипера Astraptes fulgerator». Труды Национальной академии наук . 101 (41): 14812–14817. Bibcode : 2004PNAS..10114812H. doi : 10.1073/pnas.0406166101 . ISSN  0027-8424. PMC 522015. PMID 15465915  . 
  63. ^ Брауэр, Эндрю В. З. (июнь 2006 г.). «Проблемы с ДНК-штрихкодами для разграничения видов: переоценка «десяти видов» Astraptes fulgerator (Lepidoptera: Hesperiidae)». Систематика и биоразнообразие . 4 (2): 127–132. doi :10.1017/S147720000500191X. ISSN  1477-2000. S2CID  54687052.
  64. ^ Смит, MA; Вудли, NE; Янзен, DH; Холлвакс, W.; Хеберт, PDN (2006-03-07). «ДНК-штрихкоды выявляют скрытую специфичность хозяина у предполагаемых полифагных членов рода паразитоидных мух (Diptera: Tachinidae)». Труды Национальной академии наук . 103 (10): 3657–3662. doi : 10.1073/pnas.0511318103 . ISSN  0027-8424. PMC 1383497. PMID 16505365  . 
  65. ^ Brasier, Madeleine J.; Wiklund, Helena; Neal, Lenka; Jeffreys, Rachel; Linse, Katrin; Ruhl, Henry; Glover, Adrian G. (ноябрь 2016 г.). «ДНК-штрихкодирование раскрывает криптическое разнообразие у 50% глубоководных антарктических полихет». Royal Society Open Science . 3 (11): 160432. Bibcode :2016RSOS....360432B. doi :10.1098/rsos.160432. ISSN  2054-5703. PMC 5180122 . PMID  28018624. 
  66. ^ Помпанон, Франсуа; Дигл, Брюс Э.; Симондсон, Уильям О.К.; Браун, Дэвид С.; Джарман, Саймон Н.; Таберле, Пьер (апрель 2012 г.). «Кто что ест: оценка диеты с использованием секвенирования следующего поколения: АНАЛИЗ ДИЕТЫ NGS». Молекулярная экология . 21 (8): 1931–1950. doi : 10.1111/j.1365-294X.2011.05403.x . PMID  22171763. S2CID  10013333.
  67. ^ Валентини, Элис; Помпанон, Франсуа; Таберле, Пьер (февраль 2009 г.). «ДНК-штрихкодирование для экологов». Trends in Ecology & Evolution . 24 (2): 110–117. doi :10.1016/j.tree.2008.09.011. PMID  19100655.
  68. ^ abc Каунисто, Кари М.; Рослин, Томас; Сяэксярви, Илари Э.; Вестеринен, Ээро Дж. (октябрь 2017 г.). «Пеллеты доказательства: первый взгляд на состав рациона взрослых стрекоз, выявленный с помощью метабаркодирования фекалий». Экология и эволюция . 7 (20): 8588–8598. дои : 10.1002/ece3.3404. ПМЦ 5648679 . ПМИД  29075474. 
  69. ^ Harms-Tuohy, Ca; Schizas, Nv; Appeldoorn, Rs (2016-10-25). «Использование метабаркодирования 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.
  70. ^ Ковальчик, Рафал; Таберле, Пьер; Куассак, Эрик; Валентини, Алиса; Микель, Кристиан; Каминский, Томаш; Войчик, Ян М. (февраль 2011 г.). «Влияние методов управления на рацион крупных травоядных - случай зубра в Беловежской пуще (Польша)». Лесная экология и управление . 261 (4): 821–828. doi :10.1016/j.foreco.2010.11.026.
  71. ^ Николс, Рут В.; Кромсигт, Йорис ПГМ; Спонг, Йоран (декабрь 2015 г.). «Использование eDNA для экспериментального тестирования предпочтений копытных при просмотре веб-страниц». SpringerPlus . 4 (1): 489. doi : 10.1186/s40064-015-1285-z . ISSN  2193-1801. PMC 4565800 . PMID  26380165. 
  72. ^ Агусти, Н.; Шейлер, С. П.; Харвуд, Дж. Д.; Воган, И. П.; Сандерленд, К. Д.; Саймондсон, У. О. К. (декабрь 2003 г.). «Коллемболы как альтернативные пауки, обеспечивающие добычу в пахотных экосистемах: обнаружение добычи среди хищников с использованием молекулярных маркеров». Молекулярная экология . 12 (12): 3467–3475. doi : 10.1046/j.1365-294X.2003.02014.x . ISSN  0962-1083. PMID  14629361. S2CID  7985256.
  73. ^ Валентини, Алиса; Микель, Кристиан; Наваз, Мухаммед Али; Беллемейн, Ева; Куассак, Эрик; Помпанон, Франсуа; Жилли, Людовик; Круо, Коринн; Наскетти, Джузеппе (январь 2009 г.). «Новые перспективы в анализе диеты на основе ДНК-штрихкодирования и параллельного пиросеквенирования: подход trn L». Ресурсы молекулярной экологии . 9 (1): 51–60. doi : 10.1111/j.1755-0998.2008.02352.x . PMID  21564566. S2CID  5308081.
  74. ^ Фридман, Мелисса; Фернандес, Мерседес; Бэкер, Лоррейн; Дики, Роберт; Бернстайн, Джеффри; Шранк, Кэтлин; Киблер, Стивен; Стефан, Венди; Гриббл, Мэтью (14.03.2017). «Обновленный обзор отравления рыбой сигуатера: клинические, эпидемиологические, экологические и санитарные аспекты». Marine Drugs . 15 (3): 72. doi : 10.3390/md15030072 . ISSN  1660-3397. PMC 5367029. PMID 28335428  . 
  75. ^ Хан, FM; Уильям, K.; Аруге, S.; Джанджуа, S.; Шах, SA (2018-03-04). «Незаконное производство и экспорт продукции из Пакистана: выявление фактичности высокообработанных образцов кожи диких животных с помощью мини-штрихкодирования ДНК». Нуклеозиды, нуклеотиды и нуклеиновые кислоты . 37 (3): 179–185. doi :10.1080/15257770.2018.1450507. PMID  29608392. S2CID  4623232.
  76. ^ Мвале, Моника; Далтон, Дезире Л.; Янсен, Рэймонд; Де Брюйн, Марли; Питерсен, Даррен; Мокгоконг, Прудент С.; Коце, Антуанетта (март 2017 г.). Стейнке, Дирк (ред.). «Криминалистическое применение ДНК-штрихкодирования для идентификации незаконно продаваемой чешуи африканских панголинов». Геном . 60 (3): 272–284. doi :10.1139/gen-2016-0144. hdl : 1807/75671 . ISSN  0831-2796. PMID  28177847. S2CID  207093202.
  77. ^ Лю, Яньлэй; Сюй, Чао; Дун, Вэньпань; Ян, Сюэин; Чжоу, Шилян (2021-07-01). «Определение подозреваемого в совершении преступления с использованием технологии меташтрихкодирования ДНК растений окружающей среды». Forensic Science International . 324 : 110828. doi : 10.1016/j.forsciint.2021.110828. ISSN  0379-0738. PMID  34000616. S2CID  234768561.
  78. ^ abcdef Павловский, Ян; Келли-Куинн, Мэри; Альтерматт, Флориан; Апотелоз-Перре-Жантиль, Лор; Бежа, Педро; Богджеро, Анджела; Борха, Ангел; Буше, Аньес; Кордье, Тристан (2018). «Будущее биотических показателей в экогеномную эпоху: интеграция метабаркодирования (е) ДНК в биологическую оценку водных экосистем». Наука об общей окружающей среде . 637–638: 1295–1310. Бибкод : 2018ScTEn.637.1295P. doi : 10.1016/j.scitotenv.2018.05.002 . hdl : 20.500.12327/138 . PMID  29801222.
  79. ^ Армитидж, Патрик Д.; Крэнстон, Питер С.; Пиндер, LCV, ред. (1995). Chironomidae . Дордрехт: Springer Netherlands. doi :10.1007/978-94-011-0715-0. ISBN 9789401043083. S2CID  46138170.
  80. ^ Beermann, Arne J.; Zizka, Vera MA; Elbrecht, Vasco; Baranov, Viktor; Leese, Florian (2018-07-24). «ДНК-метабаркодирование раскрывает сложные и скрытые ответы хирономид на множественные стрессоры». Environmental Sciences Europe . 30 (1): 26. doi : 10.1186/s12302-018-0157-x . ISSN  2190-4715. S2CID  51802465.
  81. ^ Бирманн, Арне Дж.; Эльбрехт, Васко; Карнац, Свенья; Ма, Ли; Маттеи, Кристоф Д.; Пигготт, Джереми Дж.; Лиз, Флориан (2018). «Множественные стрессовые воздействия на сообщества ручьевых макробеспозвоночных: эксперимент на мезокосме, управляющий соленостью, мелкими отложениями и скоростью потока». Наука об общей окружающей среде . 610–611: 961–971. Бибкод : 2018ScTEn.610..961B. doi :10.1016/j.scitotenv.2017.08.084. ПМИД  28830056.
  82. ^ Macher, Jan N.; Salis, Romana K.; Blakemore, Katie S.; Tollrian, Ralph; Matthaei, Christoph D.; Leese, Florian (2016). «Воздействие множественных стрессоров на беспозвоночных в ручьях: ДНК-штрихкодирование выявляет контрастные реакции криптических видов поденок». Ecological Indicators . 61 : 159–169. doi :10.1016/j.ecolind.2015.08.024.
  83. ^ "Международный консорциум штрихкодов жизни". Международный штрихкод жизни . Получено 29.03.2019 .
  84. ^ "Bold Systems v4". www.boldsystems.org . Получено 2019-04-02 .
  85. ^ ab Ogwang, Joel; Bariche, Michel; Bos, Arthur R. (2020). «Генетическое разнообразие и филогенетические связи нитеперых лещей (Nemipterus spp.) из Красного моря и восточной части Средиземного моря». Геном . 63 (3): 207–216. doi : 10.1139/gen-2019-0163 . PMID  32678985.
  86. ^ Schander, Christoffer; Willassen, Endre (2005). «Что может сделать биологическое штрихкодирование для морской биологии?». Исследования морской биологии . 1 (1): 79–83. doi : 10.1080/17451000510018962 . ISSN  1745-1000. S2CID  84070971.
  87. ^ Миллер, С. Э. (2007-03-20). «ДНК-штрихкодирование и возрождение таксономии». Труды Национальной академии наук . 104 (12): 4775–4776. Bibcode : 2007PNAS..104.4775M. doi : 10.1073/pnas.0700466104 . ISSN  0027-8424. PMC 1829212. PMID  17363473 . 
  88. ^ Ратнасингхэм, С. (2013). «Реестр на основе ДНК для всех видов животных: система индекса штрихкода (BIN)». PLOS ONE . 8 (7): e66213. Bibcode : 2013PLoSO...866213R. doi : 10.1371/journal.pone.0066213 . PMC 3704603. PMID  23861743 . 
  89. ^ Лиз, Флориан; Элбрехт, Васко (2015-07-08). «Могут ли оценки экосистем на основе ДНК количественно определить численность видов? Тестирование смещения праймера и биомассы — связи последовательностей с инновационным протоколом метабаркодирования». PLOS ONE . ​​10 (7): e0130324. Bibcode :2015PLoSO..1030324E. doi : 10.1371/journal.pone.0130324 . ISSN  1932-6203. PMC 4496048 . PMID  26154168. 
  90. ^ Элбрехт, Васко; Вамос, Екатерина Эдит; Мейсснер, Кристиан; Аровиита, Юкка; Лиз, Флориан (2017). «Оценка сильных и слабых сторон идентификации макробеспозвоночных на основе метабаркодирования ДНК для рутинного мониторинга рек». Методы в экологии и эволюции . 8 (10): 1265–1275. doi : 10.1111/2041-210X.12789 . ISSN  2041-210X.
  91. ^ abc Павловский, Дж.; Келли-Куинн, М.; Альтерматт, Ф.; Апотелоз-Перре-Жантиль, Л.; Бежа, П.; Богджеро, А.; Борха, А.; Буше, А.; Кордье, Т.; Домаизон, И.; Фейо, MJ; Филипе, А.Ф.; Форнароли, Р.; Граф, В.; Гердер, Дж.; Ван Дер Хорн, Б.; Иван Джонс, Дж.; Сагова-Марецкова, М.; Мориц, К.; Баркин, Дж.; Пигготт, Джей-Джей; Пинна, М.; Римет, Ф.; Ринкевич, Б.; Соуза-Сантос, К.; Спеккья, В.; Тробахо, Р.; Васселон, В.; Витечек, С.; и др. (Октябрь 2018). «Будущее биотических индексов в эколого-геномную эру: Интеграция метабаркодирования (E)ДНК в биологическую оценку водных экосистем». Science of the Total Environment . 637–638: 1295–1310. Bibcode : 2018ScTEn.637.1295P . doi : 10.1016/j.scitotenv.2018.05.002 . hdl : 20.500.12327/138 . PMID  29801222.
  92. ^ Куинс, Кристофер; Слоан, Уильям Т.; Холл, Нил; Д'Аморе, Розалинда; Иджаз, Умер З.; Ширмер, Мелани (2015-03-31). "Взгляд на смещения и ошибки секвенирования при секвенировании ампликонов с помощью платформы Illumina MiSeq". Nucleic Acids Research . 43 (6): e37. doi :10.1093/nar/gku1341. ISSN  0305-1048. PMC 4381044. PMID 25586220  . 
  93. ^ Хуан, Цюаньфэй; Ли, Цзигуан; Фу, Рибэй; Тан, Минь; Чжоу, Лили; Су, Сюй; Ян, Цин; Лю, Шаньлинь; Ли, Июань (2013-12-01). «Сверхглубокое секвенирование обеспечивает высокоточное восстановление биоразнообразия для массовых образцов членистоногих без ПЦР-амплификации». GigaScience . 2 (1): 4. doi : 10.1186/2047-217X-2-4 . PMC 3637469 . PMID  23587339. 
  94. ^ Macher, Jan-Niklas; Zizka, Vera Marie Alida; Weigand, Alexander Martin; Leese, Florian (2018). «Простой протокол центрифугирования для метагеномных исследований увеличивает выход митохондриальной ДНК на два порядка». Методы в экологии и эволюции . 9 (4): 1070–1074. doi : 10.1111/2041-210X.12937 . ISSN  2041-210X.
  95. ^ "DNAquaNet" . Получено 29.03.2019 .
  96. ^ CEN (2018) CEN/TC 230/РАБОЧАЯ ГРУППА 2 — Предложение о создании новой рабочей группы WG28 «Методы ДНК и eDNA». План по выполнению требований стандартизации ДНК и eDNA в законодательстве ЕС в области водной политики (Предложение, вытекающее из решений Берлинского совещания CEN/TC 230 2017 года, его рабочих групп и представителей eDNA COST)
  97. ^ Слоан, Уильям Т.; Рид, Л. Фиона; Хед, Ян М.; Нил Холл; Дэвенпорт, Рассел Дж.; Кертис, Томас П.; Ланзен, Андерс; Куинс, Кристофер (2009). «Точное определение микробного разнообразия по данным 454 пиросеквенирования». Nature Methods . 6 (9): 639–641. doi :10.1038/nmeth.1361. hdl : 1956/6529 . ISSN  1548-7105. PMID  19668203. S2CID  1975660.
  98. ^ Кунин, Виктор; Энгельбректсон, Анна; Охман, Говард; Хугенхольц, Филипп (2010). «Морщины в редкой биосфере: ошибки пиросеквенирования могут привести к искусственному завышению оценок разнообразия». Environmental Microbiology . 12 (1): 118–123. doi :10.1111/j.1462-2920.2009.02051.x. ISSN  1462-2920. PMID  19725865. S2CID  19870165.
  99. ^ Роб Найт; Ридер, Йенс (2009). ««Редкая биосфера»: проверка реальностью». Nature Methods . 6 (9): 636–637. doi :10.1038/nmeth0909-636. ISSN  1548-7105. PMID  19718016. S2CID  5278501.
  100. ^ Чжань, Айбин; Хулак, Мартин; Сильвестр, Франциско; Хуан, Сяотин; Адебайо, Абисола А.; Эбботт, Кэтрин Л.; Адамович, Сара Дж.; Хит, Дэниел Д.; Кристеску, Мелания Э. (2013). «Высокая чувствительность пиросеквенирования 454 для обнаружения редких видов в водных сообществах». Методы в экологии и эволюции . 4 (6): 558–565. doi : 10.1111/2041-210X.12037 . hdl : 11336/2674 . ISSN  2041-210X. S2CID  53576369.
  101. ^ Чжан, Айбин; Хе, Сонг; Браун, Эмили А.; Чейн, Фредерик Дж. Дж.; Террио, Томас В.; Эбботт, Кэтрин Л.; Хит, Дэниел Д.; Кристеску, Мелания Э.; МакАйзек, Хью Дж. (2014). «Воспроизводимость данных пиросеквенирования для оценки биоразнообразия в сложных сообществах». Методы в экологии и эволюции . 5 (9): 881–890. doi : 10.1111/2041-210X.12230 . ISSN  2041-210X.
  102. ^ Чуа, Физилия Ю.С.; Бурла, Сара Дж.; Фергюсон, Кэмерон; Корлевич, Петра; Чжао, Лея; Экрем, Торбьёрн; Мейер, Рудольф; Лавничак, Мара К.Н. (10 марта 2023 г.). «Будущее мониторинга насекомых на основе ДНК». Тенденции в генетике . 39 (7): 531–544. дои : 10.1016/j.tig.2023.02.012. PMID  36907721. S2CID  257470926.
  103. ^ Шриватсан, Амрита; Хартоп, Эмили; Пуниамурти, Джаянти; Ли, Ван Тин; Кутти, Суджата Нараянан; Курина, Олави; Мейер, Рудольф (декабрь 2019 г.). «Быстрое, крупномасштабное открытие видов в гиперразнообразных таксонах с использованием одномерного секвенирования MinION». BMC Biology . 17 (1): 96. doi : 10.1186/s12915-019-0706-9 . PMC 6884855 . PMID  31783752. 
  104. ^ Шриватсан, Амрита; Ли, Лешон; Като, Казутака; Хартоп, Эмили; Кутти, Суджата Нараянан; Вонг, Джонатан; Йео, Даррен; Мейер, Рудольф (декабрь 2021 г.). «Штрихкоды ONTbarcoder и MinION помогают обнаруживать и идентифицировать биоразнообразие всеми и для всех». BMC Biology . 19 (1): 217. doi : 10.1186/s12915-021-01141-x . PMC 8479912 . PMID  34587965. 
  105. ^ Шриватсан, Амрита; Балоглу, Билгенур; Ван, Венди; Тан, Вэй С.; Бертран, Дени; Нг, штаб-квартира Аманды; Боуи, Эстер Дж. Х.; Кох, Джейс Джей; Нагараджан, Ниранджан; Мейер, Рудольф (сентябрь 2018 г.). «Конвейер на основе MinION™ для быстрого и экономичного штрих-кодирования ДНК». Ресурсы молекулярной экологии . 18 (5): 1035–1049. дои : 10.1111/1755-0998.12890. PMID  29673082. S2CID  4982474.
  106. ^ Мейер, Рудольф; Вонг, Вингинг; Шриватсан, Амрита; Фу, Маошэн (февраль 2016 г.). «ДНК-штрихкоды стоимостью $1 для реконструкции сложных феноменов и поиска редких видов в образцах, богатых образцами». Cladistics . 32 (1): 100–110. doi : 10.1111/cla.12115 . PMID  34732017. S2CID  83862072.
  107. ^ Hebert, Paul DN; Braukmann, Thomas WA; Prosser, Sean WJ; Ratnasingham, Sujeevan; deWaard, Jeremy R.; Ivanova, Natalia V.; Janzen, Daniel H.; Hallwachs, Winnie; Naik, Suresh; Sones, Jayme E.; Zakharov, Evgeny V. (27 марта 2018 г.). "Продолжение метода Сэнгера: масштабируемое секвенирование ампликонов". BMC Genomics . 19 (1): 219. doi : 10.1186/s12864-018-4611-3 . PMC 5870082 . PMID  29580219. 
  108. ^ Шриватсан, Амрита; Анг, Ючен; Херати, Джон М.; Хван, Вэй Сон; Джусо, Ван Ф.А.; Катти, Суджата Нараянан; Пуниамурти, Джаянти; Эй, Даррен; Рослин, Томас; Мейер, Рудольф (4 августа 2022 г.). «Глобальное сближение доминирования и пренебрежения разнообразием летающих насекомых». биоRxiv . дои : 10.1101/2022.08.02.502512. S2CID  251369606.
  109. ^ Фернандес-Триана, Хосе Л. (25 февраля 2022 г.). «Подходы турботаксономии: уроки прошлого и рекомендации на будущее на основе опыта с паразитоидными осами Braconidae (Hymenoptera)». ZooKeys (1087): 199–220. doi : 10.3897/zookeys.1087.76720 . PMC 8897373 . PMID  35585942. 
  110. ^ Балоглу, Билгенур; Клюз, Эстер; Майер, Рудольф (декабрь 2018 г.). «NGS-штрихкодирование выявляет высокую устойчивость болотной фауны гиперразнообразных хирономид (Diptera) к вторжению из соседних пресноводных водоемов». Frontiers in Zoology . 15 (1): 31. doi : 10.1186/s12983-018-0276-7 . PMC 6092845 . PMID  30127839. 
  111. ^ Да, Даррен; Шриватсан, Амрита; Пуниамурти, Джаянти; Маошэн, Фу; Гроотаерт, Патрик; Чан, Лена; Генар, Бенуа; Дамкен, Клаас; Вахаб, Родзай А.; Ючен, Анг; Мейер, Рудольф (14 сентября 2021 г.). «Мангровые заросли — это забытая точка разнообразия насекомых, несмотря на низкое разнообразие растений». БМК Биология . 19 (1): 202. дои : 10.1186/s12915-021-01088-z . ПМЦ 8442405 . ПМИД  34521395. 
  112. ^ Гейгер, Маттиас; Мориньер, Джером; Хаусманн, Аксель; Хашпрунар, Герхард; Вэгеле, Вольфганг; Хеберт, Пауль; Рулик, Бьёрн (1 декабря 2016 г.). «Тестирование глобальной программы ловушек для борьбы с недугом — насколько хорошо текущая библиотека ссылок на штрихкоды идентифицирует летающих насекомых в Германии?». Журнал данных о биоразнообразии . 4 (4): e10671. doi : 10.3897/BDJ.4.e10671 . PMC 5136679. PMID  27932930 . 
  113. ^ Hebert, Paul DN; Ratnasingham, Sujeevan; Zakharov, Evgeny V.; Telfer, Angela C.; Levesque-Beaudin, Valerie; Milton, Megan A.; Pedersen, Stephanie; Jannetta, Paul; deWaard, Jeremy R. (5 сентября 2016 г.). «Подсчет видов животных с помощью ДНК-штрихкодов: канадские насекомые». Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences . 371 (1702): 20150333. doi :10.1098/rstb.2015.0333. PMC 4971185 . PMID  27481785. 
  114. ^ Телфер, Анджела и др. (30 августа 2015 г.). «Инвентаризация биоразнообразия набирает обороты: ДНК-штрихкодирование облегчает быстрое биотическое обследование умеренного природного заповедника». Журнал данных о биоразнообразии . 3 (3): e6313. doi : 10.3897/BDJ.3.e6313 . PMC 4568406. PMID  26379469 . 
  115. ^ D'Souza, Michelle L.; van der Bank, Michelle; Shongwe, Zandisile; Rattray, Ryan D.; Stewart, Ross; van Rooyen, Johandré; Govender, Danny; Hebert, Paul DN (апрель 2021 г.). «Базовые показатели биоразнообразия: отслеживание насекомых в национальном парке Крюгера с помощью ДНК-штрихкодов». Biological Conservation . 256 : 109034. doi : 10.1016/j.biocon.2021.109034 . hdl : 2263/81603 . S2CID  233489409.
  116. ^ Йео, Даррен; Пуниамурти, Джаянти; Нгиам, Робин Вэнь Цзян; Мейер, Рудольф (октябрь 2018 г.). «К голоморфологии в энтомологии: быстрое и экономически эффективное сопоставление взрослых особей и личинок с использованием штрихкодов NGS: сопоставление стадий жизненного цикла с использованием штрихкодов NGS». Систематическая энтомология . 43 (4): 678–691. doi :10.1111/syen.12296. S2CID  49211569.
  117. ^ Пьер, Таберле (2018-02-02). Экологическая ДНК: для исследования и мониторинга биоразнообразия . Бонин, Орели, 1979-. Оксфорд. ISBN 9780191079993. OCLC  1021883023.{{cite book}}: CS1 maint: отсутствует местоположение издателя ( ссылка )
  118. ^ Рупперт, Криста М.; Клайн, Ричард Дж.; Рахман, Мд Сайдур (январь 2019 г.). «Прошлые, настоящие и будущие перспективы метабаркодирования экологической ДНК (eDNA): систематический обзор методов, мониторинга и приложений глобальной eDNA». Глобальная экология и охрана природы . 17 : e00547. doi : 10.1016/j.gecco.2019.e00547 .
  119. ^ Stoeck, Thorsten; Frühe, Larissa; Forster, Dominik; Cordier, Tristan; Martins, Catarina IM; Pawlowski, Jan (февраль 2018 г.). «Экологическое ДНК-метабаркодирование бентосных бактериальных сообществ указывает на бентосный след аквакультуры лосося». Marine Pollution Bulletin . 127 : 139–149. doi : 10.1016/j.marpolbul.2017.11.065 . PMID  29475645.
  120. ^ Эванс, Даррен М.; Китсон, Джеймс Дж. Н.; Лант, Дэвид Х.; Стро, Найджел А.; Покок, Майкл Дж. О. (2016). «Объединение метабаркодирования ДНК и анализа экологических сетей для понимания и создания устойчивых наземных экосистем» (PDF) . Функциональная экология . 30 (12): 1904–1916. doi :10.1111/1365-2435.12659. ISSN  1365-2435.
  121. ^ Puddu, M.; Paunescu, D.; Stark, WJ; Grass, RN (2014). «Магнитно восстанавливаемые, термостабильные, гидрофобные ДНК/кремнеземные инкапсуляты и их применение в качестве невидимых масляных меток». ACS Nano . 8 (3): 2677–2685. doi :10.1021/nn4063853. PMID  24568212.

Внешние ссылки