stringtranslate.com

ДНК-штрихкодирование

Схема штрих-кодирования ДНК

Штрих-кодирование ДНК — это метод идентификации видов с использованием короткого участка ДНК определенного гена или генов. Идея штрих-кодирования ДНК заключается в том, что при сравнении с эталонной библиотекой таких участков ДНК (также называемых « последовательностями ») индивидуальную последовательность можно использовать для однозначной идентификации организма до вида, точно так же, как сканер в супермаркете использует знакомые черные полосы ДНК. штрих -код UPC для идентификации товара на складе по справочной базе данных. [1] Эти «штрих-коды» иногда используются для идентификации неизвестных видов или частей организма, просто для каталогизации как можно большего количества таксонов или для сравнения с традиционной таксономией с целью определить границы видов. [2]

Различные области генов используются для идентификации различных групп организмов с помощью штрих-кодирования. Наиболее часто используемая область штрих-кода для животных и некоторых протистов — это часть гена цитохром с- оксидазы I (COI или COX1 ), обнаруженная в митохондриальной ДНК . Другими генами, подходящими для штрих-кодирования ДНК, являются рРНК внутренней транскрибируемой спейсера (ITS), часто используемая для грибов, и RuBisCO , используемый для растений. [3] [4] [5] Микроорганизмы обнаруживаются с использованием различных участков гена. Например, ген 16S рРНК широко используется для идентификации прокариот, тогда как ген 18S рРНК в основном используется для обнаружения микробных эукариот . Эти области гена выбраны потому, что они имеют меньшую внутривидовую (внутривидовую) изменчивость, чем межвидовая (между видами), которая известна как «разрыв в штрих-кодировании». [6]

Некоторые применения штрих-кодирования ДНК включают: идентификацию листьев растений, даже если цветы или фрукты недоступны; выявление пыльцы , собранной на телах животных-опылителей; выявление 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 штрих-кодирование используется для идентификации организмов из образца, содержащего ДНК более чем одного организма, используется термин метабаркодирование ДНК , [8] [9] например , метабаркодирование ДНК диатомовых сообществ в реках и ручьях, которое используется для оценки качество воды. [10]

Фон

Методы штрих-кодирования ДНК 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 др. конкретные методы и терминология современного штрих-кодирования ДНК были предложены в качестве стандартизированного метода идентификации видов, а также потенциального отнесения неизвестных последовательностей к более высоким таксонам, таким как отряды и типы . из Университета Гвельфа , Онтарио , Канада . [12] Хеберт и его коллеги продемонстрировали полезность гена цитохром с- оксидазы I (COI), впервые использованного Фолмером и соавт. в 1994 году, используя опубликованные ими праймеры ДНК в качестве инструмента для филогенетического анализа на видовом уровне [12] в качестве подходящего инструмента для различения многоклеточных беспозвоночных. [13] «Область Фолмера» гена COI обычно используется для различия между таксонами на основе особенностей их вариаций на уровне ДНК. Относительная простота восстановления последовательности и изменчивость, смешанная с сохранением между видами, являются одними из преимуществ COI. Называя профили «штрих-кодами», Hebert et al. предусмотрел разработку базы данных ИСП, которая могла бы послужить основой для «глобальной системы биоидентификации».

Методы

Отбор проб и сохранение

Штрих-кодирование может быть выполнено из ткани целевого образца, из смеси организмов (объемный образец) или из ДНК, присутствующей в образцах окружающей среды (например, воды или почвы). Методы отбора проб, сохранения или анализа различаются в зависимости от типа проб.

Образцы тканей

Для штрих-кодирования образца ткани целевого образца, вероятно, будет достаточно небольшого кусочка кожи, чешуи, ноги или усика (в зависимости от размера образца). Во избежание контаминации необходимо между пробами стерилизовать использованные инструменты. Рекомендуется собрать два образца из одного образца: один для архивирования и один для процесса штрих-кодирования. Сохранение образцов имеет решающее значение для решения проблемы деградации ДНК.

Массовые образцы

Объемная проба – это разновидность пробы окружающей среды, содержащая несколько организмов из изучаемой таксономической группы . Разница между массовыми пробами (в том смысле, который используется здесь) и другими пробами окружающей среды заключается в том, что массовые пробы обычно содержат большое количество ДНК хорошего качества. Примеры массовых проб включают пробы водных макробеспозвоночных, собранные сачком, или пробы насекомых, собранные с помощью ловушки Малеза. Отфильтрованные или фракционированные по размеру пробы воды, содержащие целые организмы, такие как одноклеточные эукариоты, также иногда определяются как объемные пробы. Такие образцы можно собирать теми же методами, которые используются для получения традиционных образцов для идентификации на основе морфологии.

образцы эДНК

Метод ДНК окружающей среды (eDNA) представляет собой неинвазивный подход к обнаружению и идентификации видов по клеточным остаткам или внеклеточной ДНК, присутствующей в образцах окружающей среды (например, воде или почве), посредством штрих-кодирования или метабаркодирования. Подход основан на том факте, что каждый живой организм оставляет ДНК в окружающей среде, и эту ДНК окружающей среды можно обнаружить даже у организмов, численность которых очень мала. Таким образом, при отборе проб в полевых условиях наиболее важной частью является использование материалов и инструментов, не содержащих ДНК, на каждом участке или образце отбора проб, чтобы избежать загрязнения, если ДНК целевого организма(ов) может присутствовать в небольших количествах. С другой стороны, образец эДНК всегда включает ДНК цельноклеточных живых микроорганизмов, которые часто присутствуют в больших количествах. Поэтому образцы микроорганизмов, взятые в естественной среде, также называются образцами эДНК, но в этом контексте загрязнение менее проблематично из-за большого количества целевых организмов. Метод eDNA применяется к большинству типов проб, таких как вода, отложения, почва, фекалии животных, содержимое желудка или кровь, например, пиявок. [14]

Экстракция ДНК, амплификация и секвенирование

Штрих-кодирование ДНК требует извлечения ДНК из образца. Существует несколько различных методов экстракции ДНК , и на выбор оптимального метода влияют такие факторы, как стоимость, время, тип образца и выход.

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

Амплификация выделенной ДНК является необходимым этапом штрих-кодирования ДНК. Обычно для получения штрих-кода ДНК секвенируют только небольшой фрагмент всего материала ДНК (обычно 400–800 пар оснований ) [16] . Амплификация материала эДНК обычно фокусируется на фрагментах меньшего размера (<200 пар оснований), поскольку эДНК 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 эДНК. [17] [18]

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

Когда маркерная область штрих-кода ДНК амплифицирована, следующим шагом является секвенирование маркерной области с использованием методов секвенирования ДНК . [19] Доступно множество различных платформ для секвенирования, и техническое развитие идет быстрыми темпами.

Выбор маркера

Схематическое изображение праймеров и целевой области, продемонстрированное на гене 16S рРНК Pseudomonas . В качестве праймеров обычно выбирают короткие консервативные последовательности с низкой вариабельностью, которые, таким образом, могут амплифицировать большинство или все виды в выбранной целевой группе. Праймеры используются для амплификации высоковариабельной целевой области между двумя праймерами, которая затем используется для распознавания видов. Модифицировано из «Вариабельного числа копий, внутригеномной гетерогенности и латеральных переносов гена 16S рРНК у Pseudomonas» Бодилиса, Жослена; Нсиге-Мейло, Сандрин; Безари, Людовик; Квилле, Лоран, используется под лицензией CC BY, доступно по адресу: https://www.researchgate.net/figure/Hypervariable-regions-within-the-16S-rRNA-gene-in-Pseudomonas-The-plotted-line-reflects_fig2_224832532.

Маркеры, используемые для штрих-кодирования ДНК, называются штрих-кодами. Для успешной характеристики видов на основе штрих-кодов ДНК решающее значение имеет выбор информативных участков ДНК. Хороший ДНК-штрих-код должен обладать низкой внутривидовой и высокой межвидовой изменчивостью [12] и обладать консервативными фланкирующими сайтами 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 изучаемой группы организмов (высокое таксономическое разрешение). Длина последовательности штрих-кода должна быть достаточно короткой, чтобы ее можно было использовать с текущим источником отбора проб, методами экстракции ДНК , амплификации и секвенирования . [20]

В идеале одна последовательность генов должна использоваться для всех таксономических групп, от вирусов до растений и животных . Однако такая область гена пока не обнаружена, поэтому для разных групп организмов используются разные штрих-коды в зависимости от вопроса исследования.

Для животных наиболее широко используемый штрих-код — это локус митохондриальной цитохром-С-оксидазы I ( COI ). [21] Другие митохондриальные гены, такие как Cytb , 12S или 16S , также используются. Митохондриальные гены предпочтительнее ядерных из -за отсутствия у них 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. Таким образом, митохондрии могут стать обильным источником ДНК, даже если образец ткани ограничен. [ нужна цитата ]

Однако у растений митохондриальные гены не подходят для штрих-кодирования ДНК, поскольку они демонстрируют низкую частоту мутаций . [23] В геноме хлоропластов было обнаружено несколько генов-кандидатов , наиболее перспективным из которых является ген матуразы К ( matK ) сам по себе или в ассоциации с другими генами. Мультилокусные маркеры , такие как внутренние транскрибируемые рибосомальные спейсеры (ITS ДНК), а также гены matK , rbcL , trnH или другие, также использовались для идентификации видов. [ нужна цитата ] Наилучшее различение видов растений было достигнуто при использовании двух или более штрих-кодов хлоропластов. [24]

Для бактерий малая субъединица гена рибосомальной РНК ( 16S ) может использоваться для разных таксонов, поскольку она высококонсервативна. [25] Некоторые исследования показывают, что COI , [26] шаперонин типа II ( cpn60 ) [27] или β-субъединица РНК-полимеразы ( rpoB ) [28] также могут служить бактериальными штрих-кодами ДНК.

Штрих-кодирование грибов является более сложной задачей, и может потребоваться более одной комбинации праймеров. [29] Маркер COI хорошо работает в некоторых 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]

Внутри группы простейших были предложены различные штрих-коды, такие как области D1–D2 или D2–D3 28S рДНК , субрегион V4 гена 18S рРНК , ITS рДНК и COI . Кроме того, для фотосинтезирующих протистов можно использовать некоторые специфические штрих-коды , например, большую субъединицу гена рибулозо-1,5-бисфосфаткарбоксилазы-оксигеназы ( rbcL ) и ген хлоропластической 23S рРНК . [ нужна цитата ]

Справочные библиотеки и биоинформатика

Справочные библиотеки используются для таксономической идентификации, также называемой аннотацией, последовательностей, полученных в результате штрих-кодирования или метабаркодирования. Эти базы данных содержат штрих-коды ДНК, присвоенные ранее идентифицированным таксонам. Большинство справочных библиотек не охватывают все виды внутри группы организмов, и постоянно создаются новые записи. В случае макро- и многих микроорганизмов (например, водорослей) эти справочные библиотеки требуют подробной документации (место и дата отбора проб, лицо, которое их собрало, изображение и т. д.) и авторитетной таксономической идентификации ваучерного образца, а также представления последовательностей в определенном формате. Однако такие нормативы выполняются лишь для небольшого числа видов. Этот процесс также требует хранения образцов ваучеров в музейных коллекциях, гербариях и других сотрудничающих учреждениях. Как таксономически полный охват, так и качество контента важны для точности идентификации. [33] В микробном мире нет информации о ДНК для большинства названий видов, и многие последовательности ДНК не могут быть отнесены к какому-либо биному Линнея . [34] Существует несколько справочных баз данных в зависимости от группы организмов и используемого генетического маркера. Существуют более мелкие национальные базы данных (например, FinBOL) и крупные консорциумы, такие как Международный проект «Штрих-код жизни» (iBOL). [35]

СМЕЛЫЙ

Система данных о штрих-кодах жизни (BOLD) [36] , запущенная в 2007 году, является одной из крупнейших баз данных, содержащей около 780 000 BIN (индексных номеров штрих-кодов) в 2022 году. Это свободно доступное хранилище образцов и записей последовательностей для штрих-кодов. исследований, а также является инструментом, помогающим управлять, обеспечивать качество и анализировать данные штрих-кодов. 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 представляет собой справочную базу данных для молекулярной идентификации грибов (а с 2018 года и всех эукариотических) видов с областью генетического маркера внутреннего транскрибируемого спейсера ядерных рибосом (ITS). Эта база данных основана на концепции видовых гипотез: вы выбираете процент, с которым хотите работать, и последовательности сортируются по сравнению с последовательностями, полученными из ваучерных образцов, определенных 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 Тонон (TCC) на 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 характеристиках видов, например, морфологические характеристики (биообъем, размеры и т. д.), формы жизни (мобильность, тип колонии и т. д.) или экологические характеристики (чувствительность к загрязнению и т. д.).

Биоинформатический анализ

Чтобы получить хорошо структурированные, чистые и интерпретируемые данные, необработанные данные секвенирования должны быть обработаны с использованием биоинформатического анализа. Файл FASTQ с данными секвенирования содержит информацию двух типов: последовательности, обнаруженные в образце ( файл FASTA ), и файл качества с показателями качества ( показатели PHRED ), связанными с каждым нуклеотидом каждой последовательности ДНК. Оценки PHRED указывают вероятность того, что соответствующий нуклеотид был правильно оценен.

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

Некоторые технологии секвенирования, такие как MiSeq, используют парное секвенирование, при котором секвенирование выполняется в обоих направлениях, обеспечивая лучшее качество. Перекрывающиеся последовательности затем выравниваются в контиги и объединяются. Обычно за один анализ объединяют несколько образцов, и каждый образец характеризуется коротким фрагментом ДНК — меткой. На этапе демультиплексирования последовательности сортируются с использованием этих тегов для повторной сборки отдельных выборок. Перед дальнейшим анализом метки и другие адаптеры удаляются из фрагмента ДНК штрих-кодирующей последовательности. Во время обрезки удаляются последовательности плохого качества (низкие показатели PHRED) или последовательности, которые намного короче или длиннее целевого штрих-кода ДНК. Следующим шагом дерепликации является процесс, в котором все отфильтрованные по качеству последовательности сжимаются в набор уникальных чтений (отдельные единицы последовательностей ISU) с информацией об их распространенности в образцах. После этого химеры (т.е. сложные последовательности, образованные из частей смешанного происхождения) обнаруживаются и удаляются. Наконец, последовательности группируются в OTU (операционные таксономические единицы) с использованием одной 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 количества прочтений, то есть последовательностей, между различными образцами по-прежнему является сложной задачей, поскольку как общее количество прочтений в образце, так и относительное количество прочтений для вида могут варьироваться в зависимости от образца, метода или других переменных. Для сравнения можно затем уменьшить количество чтений каждого образца до минимального количества чтений сравниваемых образцов – процесс, называемый разрежением. Другой способ — использовать относительное количество операций чтения. [48]

Идентификация видов и таксономическое присвоение

Таксономическое отнесение OTU к видам достигается путем сопоставления последовательностей со справочными библиотеками. Инструмент базового поиска локального выравнивания (BLAST) обычно используется для выявления областей сходства между последовательностями путем сравнения считываний последовательностей из образца с последовательностями в справочных базах данных. [49] Если справочная база данных содержит последовательности соответствующих видов, то последовательности образцов можно идентифицировать до видового уровня. Если последовательность не может быть сопоставлена ​​с существующей записью в справочной библиотеке, для создания новой записи можно использовать штрих-кодирование ДНК.

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

Приложения

Применения штрих-кодирования ДНК включают идентификацию новых видов , оценку безопасности пищевых продуктов, идентификацию и оценку загадочных видов, обнаружение чужеродных видов, идентификацию исчезающих и находящихся под угрозой исчезновения видов , [50] связывание стадий яйца и личинки со взрослыми видами, защиту прав интеллектуальной собственности. биоресурсов, разработка глобальных планов управления стратегиями сохранения, выяснение кормовых ниш, [51] и судебная медицина. [52] Маркеры штрих-кода ДНК могут применяться для решения основных вопросов систематики, экологии , эволюционной биологии и охраны природы , включая собрания сообществ, сети взаимодействия видов , таксономические открытия и оценку приоритетных областей защиты окружающей среды .

Идентификация видов

Конкретные короткие последовательности ДНК или маркеры из стандартизированной области генома могут обеспечить штрих-код ДНК для идентификации видов. [53] Молекулярные методы особенно полезны, когда традиционные методы неприменимы. Штрих-кодирование ДНК широко применимо для идентификации личинок, для которых обычно имеется мало диагностических признаков, а также для ассоциации различных стадий жизни (например, личинки и взрослой особи) у многих животных. [54] Идентификация видов, перечисленных в приложениях к Конвенции о международной торговле видами, находящимися под угрозой исчезновения ( СИТЕС ), с использованием методов штрих-кодирования используется при мониторинге незаконной торговли. [55]

Обнаружение инвазивных видов

Чужеродные виды можно обнаружить с помощью штрих-кодирования. [56] [57] Штрих-кодирование может быть подходящим для обнаружения видов, например, при пограничном контроле, где быстрая и точная морфологическая идентификация часто невозможна из-за сходства между различными видами, отсутствия достаточных диагностических характеристик [56] и/или отсутствия таксономических данных. экспертиза. Штрих-кодирование и метабаркодирование также можно использовать для проверки экосистем на наличие инвазивных видов и для различения инвазивных видов и местных, морфологически сходных видов. [58] Показана высокая эффективность идентификации ДНК по сравнению с традиционным мониторингом биологических инвазий. [59]

Определение загадочных видов

Штрих-кодирование ДНК позволяет идентифицировать и распознавать загадочные виды . [60] Однако результаты анализа штрих-кодов ДНК зависят от выбора аналитических методов, поэтому процесс определения загадочных видов с использованием штрих-кодов ДНК 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. [61] Однако впоследствии эти результаты были оспорены Брауэром (2006), который указал на многочисленные серьезные недостатки в анализе и пришел к выводу, что исходные данные могут поддерживать не более чем возможность существования от трех до семи загадочных таксонов , а не десяти загадочных таксонов. разновидность. [62] Смит и др. (2007) использовали штрих-коды ДНК цитохром- с -оксидазы I для идентификации видов 20 морфовидов паразитоидных мух Belvosia ( Diptera : Tachinidae ), выращенных от гусениц ( Lepidoptera ) в Природоохранной зоне Гуанакасте (ACG), северо-запад Коста-Рики. Эти авторы обнаружили, что штрих-кодирование увеличивает количество видов до 32, обнаружив, что каждый из трех видов паразитоидов , ранее считавшихся универсальными, на самом деле представляет собой совокупность загадочных видов с высокой специфичностью к хозяину. [63] Для 15 морфовидов полихет глубокого антарктического бентоса , изученных с помощью штрих-кодирования ДНК, криптическое разнообразие было обнаружено в 50% случаев. Кроме того, были обнаружены 10 ранее не замеченных морфовидов, что увеличило общее видовое богатство выборки на 233%. [64]

Штрих-кодирование — это инструмент, подтверждающий качество продуктов питания. Здесь ДНК из традиционных норвежских рождественских блюд извлекается в лаборатории молекулярной систематики Университетского музея NTNU.

Анализ диеты и веб-приложение о пищевых продуктах

Штрих-кодирование ДНК и метабаркодирование могут быть полезны в исследованиях по анализу рациона [65] и обычно используются, если образцы добычи не могут быть идентифицированы по морфологическим признакам. [66] [67] При анализе рациона питания существует ряд подходов к отбору проб: метабаркодирование ДНК может проводиться на содержимом желудка, [68] фекалиях, [67] [69] слюне [70] или анализе всего тела. [50] [71] В образцах фекалий или сильно переваренном содержимом желудка часто невозможно отличить ткань от одного вида, поэтому вместо этого можно применять метабаркодирование. [67] [72] Кал или слюна представляют собой неинвазивные методы отбора проб, в то время как анализ всего тела часто означает, что человека сначала необходимо убить. Для более мелких организмов секвенирование содержимого желудка часто выполняется путем секвенирования всего животного.

Штрих-кодирование для безопасности пищевых продуктов

ДНК-штрих-кодирование представляет собой важный инструмент для оценки качества пищевых продуктов. Цель состоит в том, чтобы гарантировать отслеживаемость продуктов питания, свести к минимуму продовольственное пиратство и оценить местное и типичное агропродовольственное производство. Другая цель – защитить здоровье населения; например, метабаркодирование дает возможность идентифицировать груперы , вызывающие отравление рыбы Сигуатера , по остаткам еды [73] или отделять ядовитые грибы от съедобных (ссылка).

Биомониторинг и экологическая оценка

Штрих-кодирование ДНК может использоваться для оценки присутствия видов, находящихся под угрозой исчезновения, для природоохранных усилий (Ссылка) или присутствия видов-индикаторов, отражающих конкретные экологические условия (Ссылка), например, избыток питательных веществ или низкий уровень кислорода.

Криминалистика

Штрих-кодирование ДНК часто используется для идентификации видов в судебно-медицинских исследованиях. Неизвестные образцы животных или растений на местах преступлений могут быть найдены, собраны и идентифицированы в надежде связать их с подозреваемым и добиться осуждения. [74] Браконьерство , убийство видов, находящихся под угрозой исчезновения, и жестокое обращение с животными являются примерами преступлений, в которых используется штрих-кодирование ДНК, поскольку ДНК животных часто обнаруживается. [52] [75] С другой стороны, ДНК растений обычно используется в качестве улик , позволяющих связать подозреваемого с местом преступления. [76]

Потенциал и недостатки

Потенциалы

Традиционные методы биооценки хорошо зарекомендовали себя на международном уровне и хорошо служат биомониторингу, как, например, для водной биооценки в рамках Директив ЕС WFD и MSFD . Однако штрих-кодирование ДНК могло бы улучшить традиционные методы по следующим причинам; Штрих-кодирование ДНК (i) может повысить таксономическую разрешающую способность и гармонизировать идентификацию таксонов, которые трудно идентифицировать или которым не хватает экспертов, (ii) может более точно/точно 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 загадочные /редкие виды (vi) позволяет разрабатывать новые индексы, например, редкие/загадочные виды, которые могут быть чувствительными/толерантными к стрессорам , (vii) увеличивает количество образцов, которые можно обработать, и сокращает время обработки, что приводит к расширению знаний об экологии видов, (viii) является неинвазивным способом мониторинга при использовании методов eDNA . [77]

Время и стоимость

Штрих-кодирование ДНК выполняется быстрее, чем традиционные морфологические методы, на всем пути от обучения до таксономического назначения. Чтобы получить опыт в методах ДНК, требуется меньше времени, чем для того, чтобы стать экспертом в таксономии. Кроме того, рабочий процесс штрих-кодирования ДНК (т.е. от образца к результату) обычно быстрее, чем традиционный морфологический рабочий процесс, и позволяет обрабатывать больше образцов.

Таксономическое разрешение

Штрих-кодирование ДНК позволяет разделить таксономические уровни от более высокого (например, семейства) до более низких (например, видов), которые в противном случае слишком сложно идентифицировать с использованием традиционных морфологических методов, таких как, например, идентификация с помощью микроскопии. Например, Chironomidae (некусающие мошки) широко распространены как в наземных, так и в пресноводных экосистемах. Их богатство и численность 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 необходимых таксономических знаний и времени. [78] Это может привести к тому, что разные виды хирономид с разными экологическими предпочтениями будут сгруппированы вместе, что приведет к неточной оценке качества воды.

Штрих-кодирование ДНК дает возможность идентифицировать таксоны и напрямую связать стрессорные эффекты с конкретными таксонами, такими как отдельные виды хирономид. Например, Бирманн и др. (2018) ДНК Chironomidae закодировала штрих-код, чтобы исследовать их реакцию на множественные стрессоры; уменьшение стока, увеличение мелкозернистости и повышение солености. [79] После штрих-кодирования выяснилось, что выборка хирономид состояла из 183 операционных таксономических единиц (ОТЕ), то есть штрих-кодов (последовательностей), которые часто эквивалентны морфологическим видам. Эти 183 OTU продемонстрировали 15 типов ответа, а не два типа ответов, о которых сообщалось ранее [80], зарегистрированных, когда все хирономиды были сгруппированы вместе в одном и том же исследовании множественных стрессоров. Похожая тенденция была обнаружена в исследовании Macer et al. (2016), которые обнаружили загадочное разнообразие новозеландского вида подёнок Deleatidium sp . Это исследование выявило различные модели реакции 12 различных молекулярных OTU на стрессоры, которые могут изменить мнение о том, что эта подёнка чувствительна к загрязнению. [81]

Недостатки

Несмотря на преимущества, предлагаемые штрих-кодированием ДНК, было также высказано предположение, что штрих-кодирование ДНК лучше всего использовать в качестве дополнения к традиционным морфологическим методам. [77] Эта рекомендация основана на многочисленных предполагаемых проблемах.

Физические параметры

Не совсем просто связать штрих-коды ДНК с экологическими предпочтениями рассматриваемого таксона со штрих-кодом, как это необходимо, если штрих-кодирование будет использоваться для биомониторинга. Например, обнаружение целевой ДНК в водных системах зависит от концентрации молекул ДНК в определенном месте, на которую, в свою очередь, могут влиять многие факторы. Присутствие молекул ДНК также зависит от дисперсии в месте, например, от направления или силы токов. На самом деле неизвестно, как ДНК перемещается в ручьях и озерах, что затрудняет отбор проб. Другим фактором может быть поведение целевых видов, например, у рыб могут наблюдаться сезонные изменения в движениях, раки или мидии будут выделять ДНК в больших количествах только в определенные периоды своей жизни (линька, нерест). Что касается ДНК в почве, о ее распределении, количестве и качестве известно еще меньше.

Основным ограничением метода штрих-кодирования является то, что для таксономической идентификации последовательностей он опирается на справочные библиотеки штрих-кодов. Таксономическая идентификация точна только при наличии надежной ссылки. Однако большинство баз данных все еще неполны, особенно по более мелким организмам, например, грибам, фитопланктону, нематодам и т. д. Кроме того, существующие базы данных содержат неверные определения, орфографические ошибки и другие ошибки. Вокруг баз данных для всех необходимых организмов предпринимаются масштабные усилия по созданию и дополнению, включая крупные проекты по штрих-кодированию (например, проект iBOL для справочной базы данных Barcode of Life Data Systems (BOLD)). [82] [83] Однако завершение и курирование являются трудными и отнимают много времени. Без подтвержденных образцов не может быть уверенности в том, правильна ли последовательность, используемая в качестве эталона.

Базы данных последовательностей ДНК, такие как GenBank, содержат множество последовательностей, которые не связаны с подтвержденными образцами (например, образцы гербария, культивируемые клеточные линии или иногда изображения). Это проблематично перед лицом таксономических проблем, например, следует ли разделять или объединять несколько видов или были ли прошлые идентификации обоснованными. Повторное использование последовательностей первоначально ошибочно идентифицированных организмов, не связанных с подтвержденными образцами, может привести к неверным выводам, и этого следует избегать. [84] Поэтому наилучшей практикой штрих-кодирования ДНК является секвенирование подтвержденных образцов. [85] [86] Однако для многих таксонов может быть сложно получить эталонные образцы, например, образцы, которые трудно поймать, имеющиеся образцы плохо сохраняются или отсутствует адекватная таксономическая экспертиза. [84]

Важно отметить, что штрих-коды ДНК также можно использовать для создания временной таксономии, и в этом случае OTU можно использовать в качестве замены традиционных латинских биномов, что значительно снижает зависимость от полностью заполненных справочных баз данных. [87]

Технологический уклон

Штрих-кодирование ДНК также несет в себе методологическую предвзятость, от отбора проб до анализа биоинформатических данных. Помимо риска загрязнения образца ДНК ингибиторами ПЦР, смещение праймера является одним из основных источников ошибок при штрих-кодировании ДНК. [88] [89] Выделение эффективного ДНК-маркера и создание праймеров представляет собой сложный процесс, и были приложены значительные усилия для разработки праймеров для штрих-кодирования ДНК в различных таксономических группах. [90] Однако праймеры часто связываются преимущественно с некоторыми последовательностями, что приводит к различной эффективности и специфичности праймеров, а также к нерепрезентативной оценке сообществ и увеличению богатства. [91] Таким образом, состав последовательностей сообществ образца в основном изменяется на этапе ПЦР. Кроме того, ПЦР-репликация часто требуется, но приводит к экспоненциальному увеличению риска заражения. Несколько исследований подчеркнули возможность использования образцов, обогащенных митохондриями [92] [93] или подходов без ПЦР, чтобы избежать этих ошибок, но на сегодняшний день метод метабаркодирования ДНК все еще основан на секвенировании ампликонов. [90] Другие отклонения появляются во время секвенирования и биоинформационной обработки последовательностей, например, создание химер.

Отсутствие стандартизации

Несмотря на то, что штрих-кодирование ДНК используется и применяется более широко, не существует единого мнения относительно методов сохранения или выделения ДНК, выбора ДНК-маркеров и набора праймеров или протоколов ПЦР. Параметры биоинформатических конвейеров (например, кластеризация OTU, алгоритмы или пороговые значения таксономического назначения и т. д.) являются причиной многочисленных споров среди пользователей штрих-кодирования ДНК. [90] Технологии секвенирования также быстро развиваются вместе с инструментами для анализа огромных объемов генерируемых данных ДНК, и срочно необходима стандартизация методов, чтобы обеспечить сотрудничество и обмен данными в большем пространственном и временном масштабе. Эта стандартизация методов штрих-кодирования в европейском масштабе является частью целей Европейской программы COST Action DNAqua-net [94] и также рассматривается CEN (Европейским комитетом по стандартизации). [95]

Другая критика штрих-кодирования ДНК заключается в его ограниченной эффективности для точного распознавания ниже уровня вида (например, для различения разновидностей), для обнаружения гибридов, а также в том, что на него могут влиять темпы эволюции .

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

Важно знать, что списки таксонов, полученные путем традиционной (морфологической) идентификации, не являются и, возможно, никогда не будут напрямую сопоставимы со списками таксонов, полученными с помощью идентификации на основе штрих-кода, по нескольким причинам. Наиболее важной причиной, вероятно, является неполнота и недостаточная точность баз данных молекулярных ссылок, препятствующих правильному таксономическому распределению последовательностей эДНК. Таксоны, отсутствующие в справочных базах данных, не будут обнаружены с помощью eDNA, а последовательности, связанные с неправильным названием, приведут к неправильной идентификации. [77] Другими известными причинами являются различный масштаб и размер выборки между традиционным и молекулярным образцом, возможный анализ мертвых организмов, который может происходить по-разному для обоих методов в зависимости от группы организмов, а также конкретный выбор идентификации в любом из них. метод, т.е. различная таксономическая экспертиза или возможность идентифицировать определенные группы организмов, соответственно смещение праймеров, что также приводит к потенциально необъективному анализу таксонов. [77]

Оценки богатства/разнообразия

Штрих-кодирование ДНК может привести к переоценке или недооценке видового богатства и разнообразия. Некоторые исследования показывают, что артефакты (идентификация видов, отсутствующих в сообществе) являются основной причиной завышенного биоразнообразия. [96] [97] Наиболее проблемной проблемой являются таксоны, представленные небольшим количеством чтений секвенирования. Эти считывания обычно удаляются в процессе фильтрации данных, поскольку различные исследования показывают, что большинство этих низкочастотных считываний могут быть артефактами. [98] Однако среди этих малочисленных прочтений могут существовать действительно редкие таксоны. [99] Редкие последовательности могут отражать уникальные линии в сообществах, что делает их информативными и ценными последовательностями. Таким образом, существует острая потребность в более надежных биоинформатических алгоритмах, которые позволяют различать информативные чтения и артефакты. Полные справочные библиотеки также позволят лучше тестировать алгоритмы биоинформатики, обеспечивая лучшую фильтрацию артефактов (т.е. удаление последовательностей, не имеющих аналога среди существующих видов) и, следовательно, можно будет получить более точное определение вида. [100] Загадочное разнообразие также может привести к завышению биоразнообразия, поскольку один морфологический вид может фактически разделиться на множество различных молекулярных последовательностей. [77] Это будет иметь большое значение для получения эталонных данных ДНК, которые имеют решающее значение для мониторинга биоразнообразия на основе ДНК окружающей среды .

Мегабаркодирование

Мегабаркодирование — это термин, используемый для описания высокопроизводительного штрих-кодирования ДНК на основе образцов, при котором тысячи образцов могут быть закодированы одновременно для идентификации и открытия видов. [101] [102] [103] [104] [105]

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 происходит быстрее и дешевле, что позволяет создавать крупномасштабные штрих-коды ДНК для тысяч видов. [106]

Приложения

Мегабаркодирование может помочь заполнить темные таксоны . Недостаток справочных данных по штрих-кодам ДНК для насекомых и ускорение открытия видов, [107] [108] понять закономерности видового разнообразия, [109] [110] [111] оценить видовое богатство, [112] составить быструю инвентаризацию видов биоразнообразия, [113] отслеживать исходный уровень сдвиги, [114] и соответствующие этапы жизненной истории. [115]

Метабаркодирование

Различия в стандартных методах штрихкодирования ДНК и метабаркодирования. В то время как штрих-кодирование ДНК указывает на конкретный вид, метабаркодирование направлено на все сообщество.

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

Методология

Процедура метабаркодирования, как и обычное штрих-кодирование, охватывает этапы выделения ДНК , ПЦР-амплификации , секвенирования и анализа данных . Штрих-код состоит из короткой вариабельной области гена (например, см. различные маркеры/штрих-коды ), которая полезна для таксономического назначения и окружена высококонсервативными областями гена, которые можно использовать для разработки праймеров . [116] В зависимости от того, преследуется ли цель штрихкодирования одного вида или метабаркодирования нескольких видов, используются разные гены. В последнем случае используется более универсальный ген. Метабаркодирование не использует ДНК/РНК одного вида в качестве отправной точки, а ДНК/РНК нескольких разных организмов, полученных из одного образца окружающей среды или общего объема.

Приложения

Метабаркодирование может дополнить меры по сохранению биоразнообразия, а в некоторых случаях даже заменить их, особенно по мере того, как технологии и процедуры постепенно становятся дешевле, более оптимизированными и широко распространенными. [117] [118]

Приложения метабаркодирования ДНК включают мониторинг биоразнообразия в наземной и водной среде, палеонтологию и древние экосистемы, взаимодействие растений и опылителей , анализ рациона и безопасность пищевых продуктов.

Преимущества и проблемы

Рассмотренные выше общие преимущества и недостатки штрих-кодирования справедливы и для метабаркодирования. Одним из особых недостатков исследований метабаркодирования является отсутствие единого мнения относительно оптимального плана эксперимента и критериев биоинформатики, которые будут применяться при метабаркодировании эДНК. [119] Однако в настоящее время предпринимаются совместные попытки, такие как, например, сеть ЕС COST DNAqua-Net, двигаться вперед путем обмена опытом и знаниями для установления стандартов передовой практики в области биомониторинга. [77]

Штрих-кодирование искусственной ДНК

В 2014 году исследователи из ETH Zurich предложили использовать искусственные штрих-коды ДНК размером менее микрометра в качестве «невидимой масляной метки». Штрих-коды состоят из синтетических последовательностей ДНК внутри частиц кремнезема, извлекаемых с помощью магнита. Их можно добавлять в пищевое масло в очень небольшом количестве (до 1 миллиардной доли) в качестве метки и в любой момент извлечь для проверки подлинности с помощью ПЦР/секвенирования. Этот метод можно использовать для проверки оливкового масла на фальсификацию. [120]

Смотрите также

Подтемы:

Похожие темы:

Также ознакомьтесь с навигацией на боковой панели вверху статьи.

Рекомендации

  1. ^ «Что такое штрих-кодирование ДНК?». иБОЛ . Проверено 26 марта 2019 г.
  2. ^ Кресс, В. Джон; Эриксон, Дэвид Л., ред. (2012). Штрих-коды ДНК: методы и протоколы. Методы молекулярной биологии. Том. 858. Тотова, Нью-Джерси: Humana Press. дои : 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-штрихкодирование 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.; Зайферт, Кейт А.; Хундорф, Сабина; Роберт, Винсент; Спудж, Джон Л.; Левеск, К. Андре; Чен, Вэнь; Консорциум грибкового штрих-кодирования (2012). «Область внутреннего транскрибируемого спейсера ядерной рибосомы (ITS) как универсальный маркер штрих-кода ДНК для грибов» (PDF) . Труды Национальной академии наук . 109 (16): 6241–6246. дои : 10.1073/pnas.1117018109 . ISSN  0027-8424. ПМК 3341068 . ПМИД  22454494. 
  5. ^ Рабочая группа завода CBOL; Холлингсворт, премьер-министр; Форрест, LL; Спудж, Дж.Л.; Хаджибабаи, М.; Ратнасингем, С.; ван дер Банк, М.; Чейз, штат Вашингтон; Коуэн, RS (4 августа 2009 г.). «Штрих-код ДНК для наземных растений». Труды Национальной академии наук . 106 (31): 12794–12797. дои : 10.1073/pnas.0905845106 . ISSN  0027-8424. ПМЦ 2722355 . ПМИД  19666622. 
  6. ^ Поли, Густав; Мейер, Кристофер П. (29 ноября 2005 г.). «Штрих-кодирование ДНК: частота ошибок на основе комплексного отбора проб». ПЛОС Биология . 3 (12): е422. doi : 10.1371/journal.pbio.0030422 . ISSN  1545-7885. ПМК 1287506 . ПМИД  16336051. 
  7. ^ Сойнинен, Эева М; Валентини, Алиса; Куассак, Эрик; Микель, Кристиан; Джелли, Людовик; Брохманн, Кристиан; Бристинг, Энн К; Сёнстебё, Йорн Х; Имс, Рольф А (2009). «Анализ рациона мелких травоядных: эффективность штрих-кодирования ДНК в сочетании с высокопроизводительным пиросеквенированием для расшифровки состава сложных растительных смесей». Границы в зоологии . 6 (1): 16. дои : 10.1186/1742-9994-6-16 . ISSN  1742-9994. ПМЦ 2736939 . ПМИД  19695081. 
  8. ^ Крир, Саймон; Дайнер, Кристи; Фрей, Серита ; Поразинска, Дорота; Таберле, Пьер; Томас, В. Келли; Поттер, Кейтлин; Бик, Холли М. (2016). Фреклтон, Роберт (ред.). «Полевое руководство эколога по последовательной идентификации биоразнообразия» (PDF) . Методы экологии и эволюции . 7 (9): 1008–1018. дои : 10.1111/2041-210X.12574. S2CID  87512991.
  9. ^ Лиз, Флориан; и другие. (январь 2018 г.). «Почему нам нужны устойчивые сети, объединяющие страны, дисциплины, культуры и поколения для водного биомониторинга 2.0: перспектива, основанная на проекте 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. ^ Васселон, Валентин; Риме, Фредерик; Тапольчай, Кальман; Буше, Аньес (2017). «Оценка экологического статуса с помощью метабаркодирования ДНК диатомовых водорослей: расширение сети мониторинга WFD (остров Майотта, Франция)». Экологические показатели . 82 : 1–12. doi : 10.1016/j.ecolind.2017.06.024. ISSN  1470-160X.
  11. ^ Вёзе, Карл Р.; Кандлер, Отто; Уилис, Марк Л. (1990). «На пути к естественной системе организмов: предложение по доменам архей, бактерий и эукариев» (PDF) . Труды Национальной академии наук . 87 (12): 4576–4579. Бибкод : 1990PNAS...87.4576W. дои : 10.1073/pnas.87.12.4576 . OCLC  678728346. PMC 54159 . ПМИД  2112744. 
  12. ^ abc Hebert, Пол Д.Н.; Цивинская, Алина; Болл, Шелли Л.; деВаард, Джереми Р. (7 февраля 2003 г.). «Биологическая идентификация с помощью штрих-кодов ДНК». Труды Королевского общества B: Биологические науки . 270 (1512): 313–321. дои :10.1098/rspb.2002.2218. ISSN  1471-2954. ПМЦ 1691236 . ПМИД  12614582. 
  13. ^ Фолмер, О.; Блэк, М.; Хоэ, В.; Лутц, Р.; Вриенгук, Р. (октябрь 1994 г.). «ДНК-праймеры для амплификации субъединицы I митохондриальной цитохром с-оксидазы различных многоклеточных беспозвоночных». Молекулярная морская биология и биотехнология . 3 (5): 294–299. ISSN  1053-6426. ПМИД  7881515.
  14. ^ Джелгер Гердер, ДНК окружающей среды - обзор возможных применений для обнаружения (инвазивных) видов.
  15. ^ Шрейдер, C Тогда это может быть так из-за ДНК.; Шилке, А.; Эллербрук, Л.; Джон, Р. (2012). «Ингибиторы ПЦР – возникновение, свойства и удаление». Журнал прикладной микробиологии . 113 (5): 1014–1026. дои : 10.1111/j.1365-2672.2012.05384.x . ISSN  1365-2672. PMID  22747964. S2CID  30892831.
  16. ^ Саволайнен, Винсент ; Коуэн, Робин С; Фоглер, Альфрид П; Родерик, Джордж К.; Лейн, Ричард (29 октября 2005 г.). «На пути к написанию энциклопедии жизни: введение в штрих-кодирование ДНК». Философские труды Королевского общества B: Биологические науки . 360 (1462): 1805–1811. дои : 10.1098/rstb.2005.1730. ISSN  0962-8436. ПМК 1609222 . ПМИД  16214739. 
  17. ^ Пигготт, Максин П. (2016). «Оценка влияния лабораторных протоколов на вероятность обнаружения эДНК находящихся под угрозой исчезновения пресноводных рыб». Экология и эволюция . 6 (9): 2739–2750. дои : 10.1002/ece3.2083. ISSN  2045-7758. ПМЦ 4798829 . ПМИД  27066248. 
  18. ^ Ма, Хунцзюань; Стюарт, Кэтрин; Лохид, Стивен; Чжэн, Цзиньсун; Ван, Юйсян; Чжао, Цзяньфу (2016). «Характеристика, оптимизация и проверка маркеров ДНК окружающей среды (эДНК) для обнаружения находящихся под угрозой исчезновения водных млекопитающих». Ресурсы по сохранению генетики . 8 (4): 561–568. дои : 10.1007/s12686-016-0597-9. ISSN  1877-7252. S2CID  1613649.
  19. ^ Д'Амор, Розалинда; Иджаз, Умер Зишан; Ширмер, Мелани; Кенни, Джон Г.; Грегори, Ричард; Дарби, Алистер С.; Шакья, Мигун; Подар, Мирча; Айва, Кристофер (14 января 2016 г.). «Комплексное сравнительное исследование протоколов и платформ секвенирования для профилирования сообщества 16S рРНК». БМК Геномика . 17 (1): 55. дои : 10.1186/s12864-015-2194-9 . ISSN  1471-2164. ПМЦ 4712552 . ПМИД  26763898. 
  20. ^ Кресс, WJ; Эриксон, Д.Л. (26 февраля 2008 г.). «Штрих-коды ДНК: гены, геномика и биоинформатика». Труды Национальной академии наук . 105 (8): 2761–2762. Бибкод : 2008PNAS..105.2761K. дои : 10.1073/pnas.0800476105 . ISSN  0027-8424. ПМК 2268532 . ПМИД  18287050. 
  21. ^ аб Хеберт, Пол Д.Н.; Ратнасингем, Судживан; де Ваард, Джереми Р. (7 августа 2003 г.). «Штрих-кодирование жизни животных: различия субъединицы 1 цитохром-с-оксидазы среди близкородственных видов». Труды Королевского общества B: Биологические науки . 270 (приложение_1): С96-9. дои : 10.1098/rsbl.2003.0025. ISSN  1471-2954. ПМК 1698023 . ПМИД  12952648. 
  22. ^ Блакстер, Марк Л. (29 апреля 2004 г.). Годфрей, HCJ; Кнапп, С. (ред.). «Обещание таксономии ДНК». Философские труды Лондонского королевского общества. Серия Б: Биологические науки . 359 (1444): 669–679. дои : 10.1098/rstb.2003.1447. ISSN  1471-2970. ПМЦ 1693355 . ПМИД  15253352. 
  23. ^ Фазекас, Арон Дж.; Берджесс, Кевин С.; Кесанакурти, Прасад Р.; Грэм, Шон В.; Ньюмастер, Стивен Г.; Муж Брайан С.; Перси, Диана М.; Хаджибабаи, Мехрдад; Барретт, Спенсер CH (30 июля 2008 г.). ДеСалле, Роберт (ред.). «Множественные штрих-коды мультилокусной ДНК из пластидного генома одинаково хорошо различают виды растений». ПЛОС ОДИН . 3 (7): e2802. Бибкод : 2008PLoSO...3.2802F. дои : 10.1371/journal.pone.0002802 . ISSN  1932-6203. ПМЦ 2475660 . ПМИД  18665273. 
  24. ^ Кресс, В. Джон; Эриксон, Дэвид Л. (6 июня 2007 г.). Шиу, Шин-Хан (ред.). «Глобальный двухлокусный штрих-код ДНК для наземных растений: кодирующий ген rbcL дополняет некодирующую спейсерную область trnH-psbA». ПЛОС ОДИН . 2 (6): е508. Бибкод : 2007PLoSO...2..508K. дои : 10.1371/journal.pone.0000508 . ISSN  1932-6203. ПМК 1876818 . ПМИД  17551588. 
  25. ^ Янда, Дж. М.; Эбботт, СЛ (1 сентября 2007 г.). «Секвенирование гена 16S рРНК для идентификации бактерий в диагностической лаборатории: плюсы, опасности и подводные камни». Журнал клинической микробиологии . 45 (9): 2761–2764. дои : 10.1128/JCM.01228-07. ISSN  0095-1137. ПМК 2045242 . ПМИД  17626177. 
  26. ^ Смит, М. Алекс; Бертран, Клаудия; Кросби, Кейт; Эвли, Элдон С.; Фернандес-Триана, Хосе; Фишер, Брайан Л.; Гиббс, Джейсон; Хаджибабаи, Мехрдад; Хальвахс, Винни (2 мая 2012 г.). Бэджер, Джонатан Х. (ред.). «Вольбахия и насекомые со штрих-кодированием ДНК: закономерности, потенциал и проблемы». ПЛОС ОДИН . 7 (5): e36514. Бибкод : 2012PLoSO...736514S. дои : 10.1371/journal.pone.0036514 . ISSN  1932-6203. ПМЦ 3342236 . ПМИД  22567162. 
  27. ^ Ссылки, Мэтью Г.; Дюмонсо, Тим Дж.; Хеммингсен, Шон М.; Хилл, Джанет Э. (26 ноября 2012 г.). Нойфельд, Джош (ред.). «Универсальная мишень шаперонин-60 представляет собой штрих-код для бактерий, который позволяет De Novo собирать данные метагеномной последовательности». ПЛОС ОДИН . 7 (11): е49755. Бибкод : 2012PLoSO...749755L. дои : 10.1371/journal.pone.0049755 . ISSN  1932-6203. ПМК 3506640 . ПМИД  23189159. 
  28. ^ Кейс, Р.Дж.; Баучер, Ю.; Даллоф, И.; Хольмстрем, К.; Дулиттл, ВФ; Кьеллеберг, С. (1 января 2007 г.). «Использование генов 16S рРНК и rpoB в качестве молекулярных маркеров для исследований микробной экологии». Прикладная и экологическая микробиология . 73 (1): 278–288. Бибкод : 2007ApEnM..73..278C. дои :10.1128/АЕМ.01177-06. ISSN  0099-2240. ПМК 1797146 . ПМИД  17071787. 
  29. ^ Бельмен, Ева; Карлсен, Тор; Брохманн, Кристиан; Куассак, Эрик; Таберле, Пьер; Каузеруд, Ховард (2010). «ITS как штрих-код ДНК окружающей среды для грибов: подход in silico выявляет потенциальные ошибки ПЦР». БМК Микробиология . 10 (1): 189. дои : 10.1186/1471-2180-10-189 . ISSN  1471-2180. ПМК 2909996 . ПМИД  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. ^ Дентингер, Брин ТМ; Дидух Марина Юрьевна; Монкальво, Жан-Марк (22 сентября 2011 г.). Шируотер, Бернд (ред.). «Сравнение COI и ITS как маркеров штрих-кода ДНК для грибов и их союзников (Agaricomycotina)». ПЛОС ОДИН . 6 (9): e25081. Бибкод : 2011PLoSO...625081D. дои : 10.1371/journal.pone.0025081 . ISSN  1932-6203. ПМК 3178597 . ПМИД  21966418. 
  32. ^ Хаунд, Полашри; Джоши, СР (октябрь 2014 г.). «Штрих-кодирование ДНК диких съедобных грибов, потребляемых этническими племенами Индии». Джин . 550 (1): 123–130. дои : 10.1016/j.gene.2014.08.027. ПМИД  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. ^ Готтшлинг М., Дж. Чакон, А. Жердонер Чаласан, Сент-Нойхаус, Дж. Кречманн, Х. Стибор и У. Джон (2020): Филогенетическое размещение последовательностей окружающей среды с использованием таксономически надежных баз данных помогает точно оценить биоразнообразие динофитов в баварских озерах (Германия). Freshw Biol 65: 193–208. дои : 10.1111/fwb.13413
  35. ^ Rdmpage (2016), Международный проект «Штрих-код жизни» (iBOL) (набор данных), Институт биоразнообразия, здоровья животных и сравнительной медицины, Колледж медицины, ветеринарии и биологических наук, Университет Глазго, doi: 10.15468 /inygc6 , получено в 2019 г. -05-14
  36. ^ Ратнасингем, Судживан; Хеберт, Пол Д.Н. (24 января 2007 г.). «ШТРИХ-КОДИРОВАНИЕ: жирный шрифт: Система данных о штрих-коде жизни (http://www.barcodinglife.org): ШТРИХ-КОДИРОВАНИЕ». Заметки по молекулярной экологии . 7 (3): 355–364. дои : 10.1111/j.1471-8286.2007.01678.x. ПМК 1890991 . ПМИД  18784790. 
  37. ^ Нильссон, Рольф Хенрик; Ларссон, Карл-Хенрик; Тейлор, Энди Ф.С.; Бенгтссон-Пальме, Йохан; Джеппесен, Томас С.; Шигель, Дмитрий; Кеннеди, Питер; Пикард, Кэтрин; Глёкнер, Фрэнк Оливер (08 января 2019 г.). «База данных UNITE для молекулярной идентификации грибов: работа с темными таксонами и параллельными таксономическими классификациями». Исследования нуклеиновых кислот . 47 (Д1): Д259–Д264. дои : 10.1093/nar/gky1022. ISSN  0305-1048. ПМК 6324048 . ПМИД  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. ^ Шлосс, Патрик Д.; Уэсткотт, Сара Л.; Рябин, Томас; Холл, Жюстин Р.; Хартманн, Мартин; Холлистер, Эмили Б.; Лесневски, Райан А.; Окли, Брайан Б.; Паркс, Донован Х.; Робинсон, Кортни Дж.; Сахл, Джейсон В.; Стрес, Блаж.; Таллингер, Герхард Г.; Хорн, Дэвид Дж.; фургон. Вебер, Кэроли Ф. (2009). «Представляем mothur: программное обеспечение с открытым исходным кодом, независимое от платформы, поддерживаемое сообществом, для описания и сравнения микробных сообществ». Прикладная и экологическая микробиология . 75 (23): 7537–41. Бибкод : 2009ApEnM..75.7537S. дои :10.1128/АЕМ.01541-09. OCLC  780918718. PMC 2786419 . ПМИД  19801464. 
  41. ^ Эдгар, Роберт С (18 августа 2013 г.). «UPARSE: высокоточные последовательности OTU на основе считываний микробных ампликонов». Природные методы . 10 (10): 996–998. дои : 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, Ной; Пенья, Антонио Гонсалес; Гудрич, Джулия К. (май 2010 г.). «QIIME позволяет анализировать данные общественного секвенирования с высокой пропускной способностью». Природные методы . 7 (5): 335–336. doi :10.1038/nmeth.f.303. ISSN  1548-7091. ПМК 3156573 . ПМИД  20383131. 
  43. ^ Афган, Энис; Бейкер, Дэннон; Батю, Беренис; ван ден Бек, Мариус; Бувье, Дэйв; Чех, Мартин; Чилтон, Джон; Клементс, Дэйв; Кораор, Нейт (2 июля 2018 г.). «Платформа Galaxy для доступных, воспроизводимых и совместных биомедицинских анализов: обновление 2018 года». Исследования нуклеиновых кислот . 46 (П1): W537–W544. дои : 10.1093/nar/gky379. ISSN  0305-1048. ПМК 6030816 . ПМИД  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  1755-098X. PMID  25959493. S2CID  39412858.
  45. ^ Эльбрехт, Васко (30 апреля 2019 г.), GitHub - VascoElbrecht/JAMP: JAMP: еще один конвейер метабаркодирования. , получено 14 мая 2019 г.
  46. ^ Нормандо, Эрик (21 января 2020 г.), GitHub - enormandeau/barque: Barque: Анализ метабаркодирования ДНК окружающей среды. , получено 21 января 2020 г.
  47. ^ Каллахан, Бенджамин Дж; Макмерди, Пол Дж; Розен, Майкл Дж; Хан, Эндрю В.; Джонсон, Эми Джо А; Холмс, Сьюзен П. (июль 2016 г.). «DADA2: Вывод образцов высокого разрешения на основе данных ампликона Illumina». Природные методы . 13 (7): 581–583. дои : 10.1038/nmeth.3869. ISSN  1548-7091. ПМЦ 4927377 . ПМИД  27214047. 
  48. ^ Макмерди, Пол Дж.; Холмс, Сьюзен (2014). «Не тратьте, не хотите: почему недопустимо разрежение данных о микробиоме». PLOS Вычислительная биология . 10 (4): e1003531. arXiv : 1310.0424 . Бибкод : 2014PLSCB..10E3531M. дои : 10.1371/journal.pcbi.1003531 . ПМЦ 3974642 . ПМИД  24699258. 
  49. ^ Валиенте, Габриэль; Янссон, Йеспер; Клементе, Хосе Карлос; Алонсо-Алемани, Даниэль (10 октября 2011 г.). «Таксономическое присвоение в метагеномике с TANGO». EMBnet.журнал . 17 (2): 16–20. дои : 10.14806/ej.17.2.237 . hdl : 2117/16286 . ISSN  2226-6089.
  50. ^ 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.
  51. ^ Субрата., Триведи (2016). Штрих-кодирование ДНК в морской перспективе: оценка и сохранение биоразнообразия . Ансари, Абид Али, Гош, Санкар К., Рехман, Хасибур. Чам: Международное издательство Springer. ISBN 9783319418407. ОКЛК  958384953.
  52. ^ Аб Далтон, Дезире Ли; де Брюин, Марли; Томпсон, Тиа; Коце, Антуанетта (01 декабря 2020 г.). «Оценка полезности штрих-кодирования ДНК в судебно-медицинских исследованиях дикой природы с участием южноафриканской антилопы». Forensic Science International: Отчеты . 2 : 100071. doi : 10.1016/j.fsir.2020.100071 . ISSN  2665-9107. S2CID  213926390.
  53. ^ Хеберт, Пол Д.Н.; Стокл, Марк Ю.; Землак, Тайлер С.; Фрэнсис, Чарльз М. (октябрь 2004 г.). «Идентификация птиц по штрих-кодам ДНК». ПЛОС Биология . 2 (10): е312. дои : 10.1371/journal.pbio.0020312 . ISSN  1545-7885. ПМК 518999 . ПМИД  15455034. 
  54. ^ Коста, Филипе О; Карвалью, Гэри Р. (декабрь 2007 г.). «Инициатива «Штрих-код жизни»: краткий обзор и перспективные социальные последствия штрих-кодирования ДНК рыб». Геномика, общество и политика . 3 (2): 29. дои : 10.1186/1746-5354-3-2-29 . ISSN  1746-5354. ПМК 5425017 . 
  55. ^ Лахай, Р.; ван дер Банк, М.; Богарин Д.; Уорнер, Дж.; Пупулин Ф.; Жиго, Г.; Маурин, О.; Дютуа, С.; Барракло, Т.Г. (26 февраля 2008 г.). «ДНК-штрих-кодирование флоры горячих точек биоразнообразия». Труды Национальной академии наук . 105 (8): 2923–2928. дои : 10.1073/pnas.0709936105 . ISSN  0027-8424. ПМК 2268561 . ПМИД  18258745. 
  56. ^ Аб Сюй, Сун-Чжи; Ли, Чжэнь-Ю; Цзинь, Сяо-Хуа (январь 2018 г.). «ДНК-штрих-кодирование инвазивных растений в Китае: ресурс для идентификации инвазивных растений». Ресурсы молекулярной экологии . 18 (1): 128–136. дои : 10.1111/1755-0998.12715. PMID  28865184. S2CID  24911390.
  57. ^ Лю, Цзюньнин; Цзян, Цзямэй; Сон, Шули; Торнабене, Люк; Чабаррия, Райан; Нэйлор, Гэвин Дж. П.; Ли, Чэньхун (декабрь 2017 г.). «Многолокусное штрих-кодирование ДНК - идентификация видов с помощью многолокусных данных». Научные отчеты . 7 (1): 16601. Бибкод : 2017NatSR...716601L. дои : 10.1038/s41598-017-16920-2. ISSN  2045-2322. ПМК 5709489 . ПМИД  29192249. 
  58. ^ Нагоши, Родни Н.; Брамбила, Джульетта; Мигер, Роберт Л. (ноябрь 2011 г.). «Использование штрих-кодов ДНК для идентификации инвазивных видов армейских червей Spodoptera во Флориде». Журнал науки о насекомых . 11 (154): 154. дои : 10.1673/031.011.15401. ISSN  1536-2442. ПМК 3391933 . ПМИД  22239735. 
  59. ^ Карабанов, Д.П.; Беккер, Э.И.; Павлов Д.Д.; Боровикова Е.А.; Кодухова Ю.В.; Котов А.А. (1 февраля 2022 г.). «Новые наборы праймеров для ДНК-идентификации неместных видов рыб Волго-Камского бассейна (Европейская часть России)». Вода . 14 (3): 437. дои : 10.3390/w14030437 . ISSN  2073-4441.
  60. ^ 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 .
  61. ^ Хеберт, ПДН; Пентон, Э.Г.; Бернс, Дж. М.; Янзен, Д.Х.; Хальвахс, В. (12 октября 2004 г.). «Десять видов в одном: штрих-кодирование ДНК выявляет загадочные виды неотропической бабочки-шкипера Astraptes fulgerator». Труды Национальной академии наук . 101 (41): 14812–14817. Бибкод : 2004PNAS..10114812H. дои : 10.1073/pnas.0406166101 . ISSN  0027-8424. ПМК 522015 . ПМИД  15465915. 
  62. ^ Брауэр, Эндрю В.З. (июнь 2006 г.). «Проблемы со штрих-кодами ДНК для определения видов: повторная оценка« десяти видов » Astraptes fulgerator (Lepidoptera: Hesperiidae)». Систематика и биоразнообразие . 4 (2): 127–132. дои : 10.1017/S147720000500191X. ISSN  1477-2000. S2CID  54687052.
  63. ^ Смит, Массачусетс; Вудли, штат Невада; Янзен, Д.Х.; Хальвахс, В.; Хеберт, ПДН (7 марта 2006 г.). «Штрих-коды ДНК выявляют загадочную специфичность хозяина у предполагаемых полифагов рода паразитоидных мух (Diptera: Tachinidae)». Труды Национальной академии наук . 103 (10): 3657–3662. дои : 10.1073/pnas.0511318103 . ISSN  0027-8424. ПМЦ 1383497 . ПМИД  16505365. 
  64. ^ Бразье, Мадлен Дж.; Виклунд, Хелена; Нил, Ленка; Джеффрис, Рэйчел; Линсе, Катрин; Рул, Генри; Гловер, Адриан Г. (ноябрь 2016 г.). «Штрих-кодирование ДНК раскрывает загадочное разнообразие у 50% глубоководных антарктических полихет». Королевское общество открытой науки . 3 (11): 160432. Бибкод : 2016RSOS....360432B. дои : 10.1098/rsos.160432. ISSN  2054-5703. ПМК 5180122 . ПМИД  28018624. 
  65. ^ 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. дои : 10.1111/j.1365-294X.2011.05403.x . PMID  22171763. S2CID  10013333.
  66. ^ Валентини, Алиса; Помпанон, Франсуа; Таберле, Пьер (февраль 2009 г.). «Штрих-код ДНК для экологов». Тенденции в экологии и эволюции . 24 (2): 110–117. дои : 10.1016/j.tree.2008.09.011. ПМИД  19100655.
  67. ^ 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. 
  68. ^ Хармс-Туохи, Калифорния; Шизас, Невада; Аппелдорн, рупии (25 октября 2016 г.). «Использование метабаркодирования ДНК для анализа содержимого желудка инвазивной крылатки Pterois volitans в Пуэрто-Рико». Серия «Прогресс в области морской экологии ». 558 : 181–191. Бибкод : 2016MEPS..558..181H. дои : 10.3354/meps11738 . ISSN  0171-8630.
  69. ^ 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.
  70. ^ Николс, Рут В.; Кромсигт, Йорис ПГМ; Спонг, Горан (декабрь 2015 г.). «Использование eDNA для экспериментальной проверки предпочтений просмотра копытных». СпрингерПлюс . 4 (1): 489. дои : 10.1186/s40064-015-1285-z . ISSN  2193-1801. ПМЦ 4565800 . ПМИД  26380165. 
  71. ^ Агусти, Н.; Шейлер, СП; Харвуд, доктор медицинских наук; Воган, ИП; Сандерленд, КД; Саймондсон, WOC (декабрь 2003 г.). «Коллембола как альтернативная добыча для пауков в пахотных экосистемах: обнаружение добычи внутри хищников с использованием молекулярных маркеров». Молекулярная экология . 12 (12): 3467–3475. дои : 10.1046/j.1365-294X.2003.02014.x . ISSN  0962-1083. PMID  14629361. S2CID  7985256.
  72. ^ Валентини, Алиса; Микель, Кристиан; Наваз, Мухаммед Али; Бельмен, Ева; Куассак, Эрик; Помпанон, Франсуа; Джелли, Людовик; Круо, Коринн; Наскетти, Джузеппе (январь 2009 г.). «Новые перспективы анализа диеты на основе штрих-кодирования ДНК и параллельного пиросеквенирования: подход trn L». Ресурсы молекулярной экологии . 9 (1): 51–60. дои : 10.1111/j.1755-0998.2008.02352.x . PMID  21564566. S2CID  5308081.
  73. ^ Фридман, Мелисса; Фернандес, Мерседес; Бэкер, Лоррейн; Дики, Роберт; Бернштейн, Джеффри; Шранк, Кэтлин; Киблер, Стивен; Стефан, Венди; Гриббл, Мэтью (14 марта 2017 г.). «Обновленный обзор отравления рыбой сигуатера: клиническое, эпидемиологическое, экологическое управление и управление общественным здравоохранением». Морские наркотики . 15 (3): 72. дои : 10.3390/md15030072 . ISSN  1660-3397. ПМК 5367029 . ПМИД  28335428. 
  74. ^ Хан, FM; Уильям, К.; Аруже, С.; Джанджуа, С.; Шах, Ю.А. (04 марта 2018 г.). «Незаконное производство и экспорт продукции из Пакистана: раскрытие фактов тщательно обработанных образцов кожи диких животных с помощью мини-штрих-кодирования ДНК». Нуклеозиды, нуклеотиды и нуклеиновые кислоты . 37 (3): 179–185. дои : 10.1080/15257770.2018.1450507. PMID  29608392. S2CID  4623232.
  75. ^ Мвале, Моника; Далтон, Дезире Л.; Янсен, Раймонд; Де Брюин, Марли; Питерсен, Даррен; Мокгоконг, Прудент С.; Коце, Антуанетта (март 2017 г.). Стейнке, Дирк (ред.). «Судебно-медицинское применение штрих-кодирования ДНК для идентификации незаконно продаваемой чешуи африканского панголина». Геном . 60 (3): 272–284. doi : 10.1139/gen-2016-0144. hdl : 1807/75671 . ISSN  0831-2796. PMID  28177847. S2CID  207093202.
  76. ^ Лю, Янлей; Сюй, Чао; Донг, Венпан; Ян, Сюэин; Чжоу, Шилян (01 июля 2021 г.). «Определение подозреваемого в совершении преступления с использованием технологии метабаркодирования ДНК экологических растений». Международная судебно-медицинская экспертиза . 324 : 110828. doi : 10.1016/j.forsciint.2021.110828. ISSN  0379-0738. PMID  34000616. S2CID  234768561.
  77. ^ 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 индексов 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 . ПМИД  29801222.
  78. ^ Армитидж, Патрик Д.; Крэнстон, Питер С.; Пиндер, LCV, ред. (1995). Хирономиды . Дордрехт: Springer Нидерланды. дои : 10.1007/978-94-011-0715-0. ISBN 9789401043083. S2CID  46138170.
  79. ^ Бирманн, Арне Дж.; Жижка, Вера М.А.; Эльбрехт, Васко; Баранов Виктор; Лиз, Флориан (24 июля 2018 г.). «Метабаркодирование ДНК раскрывает сложные и скрытые реакции хирономид на многочисленные стрессоры». Науки об окружающей среде Европы . 30 (1): 26. дои : 10.1186/s12302-018-0157-x . ISSN  2190-4715. S2CID  51802465.
  80. ^ 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.
  81. ^ Махер, Ян Н.; Салис, Романа К.; Блейкмор, Кэти С.; Толлриан, Ральф; Маттеи, Кристоф Д.; Лиз, Флориан (2016). «Множественные стрессорные воздействия на речных беспозвоночных: штрих-кодирование ДНК выявляет контрастирующие реакции загадочных видов поденок». Экологические показатели . 61 : 159–169. doi :10.1016/j.ecolind.2015.08.024.
  82. ^ «Международный консорциум штрих-кодов жизни». Международный штрих-код жизни . Проверено 29 марта 2019 г.
  83. ^ "Смелые системы v4" . www.boldsystems.org . Проверено 2 апреля 2019 г.
  84. ^ аб Огванг, Джоэл; Бариш, Мишель; Бос, Артур Р. (2020). «Генетическое разнообразие и филогенетические связи нитевидных лещей (Nemipterus spp.) Красного моря и восточной части Средиземного моря». Геном . 63 (3): 207–216. дои : 10.1139/gen-2019-0163 . ПМИД  32678985.
  85. ^ Шандер, Кристоффер; Уиллассен, Эндре (2005). «Что биологическое штрих-кодирование может сделать для морской биологии?». Исследования морской биологии . 1 (1): 79–83. дои : 10.1080/17451000510018962 . ISSN  1745-1000. S2CID  84070971.
  86. ^ Миллер, SE (20 марта 2007 г.). «Штрих-кодирование ДНК и возрождение таксономии». Труды Национальной академии наук . 104 (12): 4775–4776. Бибкод : 2007PNAS..104.4775M. дои : 10.1073/pnas.0700466104 . ISSN  0027-8424. ПМЦ 1829212 . ПМИД  17363473. 
  87. ^ Ратнасингем, С. (2013). «Реестр всех видов животных на основе ДНК: система индексного номера штрих-кода (BIN)». ПЛОС ОДИН . 8 (7): e66213. Бибкод : 2013PLoSO...866213R. дои : 10.1371/journal.pone.0066213 . ПМК 3704603 . ПМИД  23861743. 
  88. ^ Лиз, Флориан; Эльбрехт, Васко (08 июля 2015 г.). «Могут ли оценки экосистем на основе ДНК количественно оценить численность видов? Проверка смещения праймеров и биомассы - отношения последовательностей с помощью инновационного протокола метабаркодирования». ПЛОС ОДИН . 10 (7): e0130324. Бибкод : 2015PLoSO..1030324E. дои : 10.1371/journal.pone.0130324 . ISSN  1932-6203. ПМК 4496048 . ПМИД  26154168. 
  89. ^ Эльбрехт, Васко; Вамос, Екатерина Эдит; Мейснер, Кристиан; Аровиита, Юкка; Лиз, Флориан (2017). «Оценка сильных и слабых сторон идентификации макробеспозвоночных на основе метабаркодирования ДНК для повседневного мониторинга потоков». Методы экологии и эволюции . 8 (10): 1265–1275. дои : 10.1111/2041-210X.12789 . ISSN  2041-210Х.
  90. ^ 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 другие. (октябрь 2018 г.). «Будущее биотических индексов в экогеномную эпоху: интеграция метабаркодирования (E) 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 . ПМИД  29801222.
  91. ^ Айва, Кристофер; Слоан, Уильям Т.; Холл, Нил; Д'Амор, Розалинда; Иджаз, Умер З.; Ширмер, Мелани (31 марта 2015 г.). «Понимание систематических ошибок и ошибок секвенирования при секвенировании ампликонов с помощью платформы Illumina MiSeq». Исследования нуклеиновых кислот . 43 (6): е37. дои : 10.1093/nar/gku1341. ISSN  0305-1048. ПМК 4381044 . ПМИД  25586220. 
  92. ^ Хуан, Цюаньфэй; Ли, Цзигуан; Фу, Рибей; Тан, Мин; Чжоу, Лили; Су, Сюй; Ян, Цин; Лю, Шанлинь; Ли, Июань (01 декабря 2013 г.). «Сверхглубокое секвенирование позволяет с высокой точностью восстановить биоразнообразие больших образцов членистоногих без ПЦР-амплификации». ГигаСайенс . 2 (1): 4. дои : 10.1186/2047-217X-2-4 . ПМЦ 3637469 . ПМИД  23587339. 
  93. ^ Машер, Ян-Никлас; Жижка, Вера Мари Алида; Вейганд, Александр Мартин; Лиз, Флориан (2018). «Простой протокол центрифугирования для метагеномных исследований увеличивает выход митохондриальной ДНК на два порядка». Методы экологии и эволюции . 9 (4): 1070–1074. дои : 10.1111/2041-210X.12937 . ISSN  2041-210X.
  94. ^ "ДНКкваНет" . Проверено 29 марта 2019 г.
  95. ^ CEN (2018) CEN / TC 230 / РАБОЧАЯ ГРУППА 2 - Предложение о новой рабочей группе WG28 «Методы ДНК и eDNA». План по удовлетворению потребностей стандартизации ДНК и eDNA законодательства ЕС в водной политике (предложение после решений 2017 г.) Берлинская встреча CEN/TC 230, его рабочих групп и представителей eDNA COST)
  96. ^ Слоан, Уильям Т.; Прочтите, Л. Фиона; Руководитель Ян М.; Нил Холл; Давенпорт, Рассел Дж.; Кертис, Томас П.; Ланцен, Андерс; Айва, Кристофер (2009). «Точное определение микробного разнообразия на основе 454 данных пиросеквенирования». Природные методы . 6 (9): 639–641. дои : 10.1038/nmeth.1361. HDL : 1956/6529 . ISSN  1548-7105. PMID  19668203. S2CID  1975660.
  97. ^ Кунин, Виктор; Энгельбректсон, Анна; Охман, Ховард; Гугенгольц, Филип (2010). «Морщины в редкой биосфере: ошибки пиросеквенирования могут привести к искусственному завышению оценок разнообразия». Экологическая микробиология . 12 (1): 118–123. дои : 10.1111/j.1462-2920.2009.02051.x. ISSN  1462-2920. PMID  19725865. S2CID  19870165.
  98. ^ Роб Найт; Ридер, Йенс (2009). «Редкая биосфера: проверка реальности». Природные методы . 6 (9): 636–637. doi : 10.1038/nmeth0909-636. ISSN  1548-7105. PMID  19718016. S2CID  5278501.
  99. ^ Жан, Айбин; Гулак, 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 экологии и эволюции . 4 (6): 558–565. дои : 10.1111/2041-210X.12037 . hdl : 11336/2674. ISSN  2041-210Х. S2CID  53576369.
  100. ^ Жан, Айбин; Он, Сун; Браун, Эмили А.; Чейн, Фредерик Джей-Джей; Террио, Томас В.; Эбботт, Кэтрин Л.; Хит, Дэниел Д.; Кристеску, Мелания Э.; МакИсаак, Хью Дж. (2014). «Воспроизводимость данных пиросеквенирования для оценки биоразнообразия в сложных сообществах». Методы экологии и эволюции . 5 (9): 881–890. дои : 10.1111/2041-210X.12230 . ISSN  2041-210Х.
  101. ^ 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.
  102. ^ Шриватсан, Амрита; Хартоп, Эмили; Пуниамурти, Джаянти; Ли, Ван Тин; Катти, Суджата Нараянан; Курина, Олави; Мейер, Рудольф (декабрь 2019 г.). «Быстрое и крупномасштабное обнаружение видов гиперразнообразных таксонов с использованием 1D секвенирования MinION». БМК Биология . 17 (1): 96. дои : 10.1186/s12915-019-0706-9 . ПМК 6884855 . ПМИД  31783752. 
  103. ^ Шриватсан, Амрита; Ли, Лешон; Като, Казутака; Хартоп, Эмили; Катти, Суджата Нараянан; Вонг, Джонатан; Эй, Даррен; Мейер, Рудольф (декабрь 2021 г.). «Штрих-коды ONTbarcoder и MinION помогают каждому и для всех открывать и идентифицировать биоразнообразие». БМК Биология . 19 (1): 217. doi : 10.1186/s12915-021-01141-x . ПМЦ 8479912 . ПМИД  34587965. 
  104. ^ Шриватсан, Амрита; Балоглу, Билгенур; Ван, Венди; Тан, Вэй С.; Бертран, Дени; Нг, штаб-квартира Аманды; Бои, 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.
  105. ^ Мейер, Рудольф; Вонг, Вингинг; Шриватсан, Амрита; Фу, Маошэн (февраль 2016 г.). «Штрих-коды ДНК за 1 доллар для реконструкции сложных явлений и поиска редких видов в образцах, богатых образцами». Кладистика . 32 (1): 100–110. дои : 10.1111/cla.12115 . PMID  34732017. S2CID  83862072.
  106. ^ Хеберт, Пол Д.Н.; Браукманн, Томас В.А.; Проссер, Шон У.Дж.; Ратнасингем, Судживан; деВаард, Джереми Р.; Иванова Наталья Владимировна; Янзен, Дэниел Х.; Хальвахс, Винни; Наик, Суреш; Сонс, Джейм Э.; Захаров Евгений Владимирович (27 марта 2018 г.). «Продолжение Сэнгера: масштабируемое секвенирование ампликонов». БМК Геномика . 19 (1): 219. дои : 10.1186/s12864-018-4611-3 . ПМК 5870082 . ПМИД  29580219. 
  107. ^ 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.
  108. ↑ Фернандес-Триана, Хосе Л. (25 февраля 2022 г.). «Подходы к турбо-таксономии: уроки прошлого и рекомендации на будущее, основанные на опыте с паразитоидными осами Braconidae (Hymenoptera)». ZooKeys (1087): 199–220. дои : 10.3897/zookeys.1087.76720 . ПМЦ 8897373 . ПМИД  35585942. 
  109. ^ Балоглу, Билдженур; Клюс, Эстер; Мейер, Рудольф (декабрь 2018 г.). «Штрих-кодирование NGS показывает высокую устойчивость гиперразнообразной болотной фауны хирономид (Diptera) к инвазии из соседних пресноводных водоемов». Границы в зоологии . 15 (1): 31. дои : 10.1186/s12983-018-0276-7 . ПМК 6092845 . ПМИД  30127839. 
  110. ^ 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. 
  111. ^ Гейгер, Матиас; Мориньер, Жером; Хаусманн, Аксель; Хашпрунар, Герхард; Вегеле, Вольфганг; Хеберт, Пол; Рулик, Бьорн (1 декабря 2016 г.). «Тестирование глобальной программы ловушек для недугов – насколько хорошо текущая справочная библиотека по штрих-кодам идентифицирует летающих насекомых в Германии?». Журнал данных по биоразнообразию . 4 (4): е10671. дои : 10.3897/BDJ.4.e10671 . ПМК 5136679 . ПМИД  27932930. 
  112. ^ Хеберт, Пол Д.Н.; Ратнасингем, Судживан; Захаров Евгений Владимирович; Телфер, Анджела С.; Левеск-Боден, Валери; Милтон, Меган А.; Педерсен, Стефани; Джаннетта, Пол; деВаард, Джереми Р. (5 сентября 2016 г.). «Подсчет видов животных с помощью штрих-кодов ДНК: канадские насекомые». Философские труды Королевского общества B: Биологические науки . 371 (1702): 20150333. doi :10.1098/rstb.2015.0333. ПМЦ 4971185 . ПМИД  27481785. 
  113. ^ Телфер, Анджела; и другие. (30 августа 2015 г.). «Инвентаризация биоразнообразия идет полным ходом: штрих-кодирование ДНК облегчает быстрое биотическое обследование природного заповедника умеренного пояса». Журнал данных по биоразнообразию . 3 (3): е6313. дои : 10.3897/BDJ.3.e6313 . ПМК 4568406 . ПМИД  26379469. 
  114. ^ Д'Суза, Мишель Л.; ван дер Банк, Мишель; Шонгве, Зандисиле; Рэттрей, Райан Д.; Стюарт, Росс; ван Ройен, Йохандре; Гувендер, Дэнни; Хеберт, Пол Д.Н. (апрель 2021 г.). «Исходные показатели биоразнообразия: отслеживание насекомых в национальном парке Крюгера с помощью штрих-кодов ДНК». Биологическая консервация . 256 : 109034. doi : 10.1016/j.biocon.2021.109034 . hdl : 2263/81603 . S2CID  233489409.
  115. ^ Да, Даррен; Пуниамурти, Джаянти; Нгиам, Робин Вен Цзян; Мейер, Рудольф (октябрь 2018 г.). «На пути к голоморфологии в энтомологии: быстрое и экономически эффективное сопоставление взрослых личинок с использованием штрих-кодов NGS: сопоставление стадий жизненного цикла со штрих-кодами NGS». Систематическая энтомология . 43 (4): 678–691. дои : 10.1111/syen.12296. S2CID  49211569.
  116. ^ Пьер, Таберле (2 февраля 2018 г.). Экологическая ДНК: для исследования и мониторинга биоразнообразия . Бонен, Орели, 1979-. Оксфорд. ISBN 9780191079993. ОСЛК  1021883023.{{cite book}}: CS1 maint: отсутствует местоположение издателя ( ссылка )
  117. ^ Руперт, Криста М.; Клайн, Ричард Дж.; Рахман, доктор Сайдур (январь 2019 г.). «Прошлые, настоящие и будущие перспективы метабаркодирования ДНК окружающей среды (eDNA): систематический обзор методов, мониторинга и применения глобальной eDNA». Глобальная экология и охрана природы . 17 : e00547. дои : 10.1016/j.gecco.2019.e00547 .
  118. ^ Сток, Торстен; Фрюэ, Лариса; Форстер, Доминик; Кордье, Тристан; Мартинс, Катарина И.М.; Павловский, Ян (февраль 2018 г.). «Метабаркодирование ДНК окружающей среды донных бактериальных сообществ указывает на бентический след аквакультуры лосося». Бюллетень о загрязнении морской среды . 127 : 139–149. дои : 10.1016/j.marpolbul.2017.11.065 . ПМИД  29475645.
  119. ^ Эванс, Даррен М.; Китсон, Джеймс Дж. Н.; Лант, Дэвид Х.; Стро, Найджел А.; Покок, Майкл Джо (2016). «Объединение метабаркодирования ДНК и анализа экологических сетей для понимания и создания устойчивых наземных экосистем» (PDF) . Функциональная экология . 30 (12): 1904–1916. дои : 10.1111/1365-2435.12659. ISSN  1365-2435.
  120. ^ Пудду, М.; Паунеску, Д.; Старк, WJ; Грасс, Р.Н. (2014). «Магнитно-восстанавливаемые, термостабильные, гидрофобные инкапсулаты ДНК/кремнезема и их применение в качестве невидимых масляных меток». АСУ Нано . 8 (3): 2677–2685. дои : 10.1021/nn4063853. ПМИД  24568212.

Внешние ссылки