stringtranslate.com

ДНК-штрихкодирование водорослей


ДНК-штрихкодирование водорослей обычно используется для идентификации видов и филогенетических исследований. Водоросли образуют филогенетически гетерогенную группу, что означает, что применение единого универсального штрихкода/ маркера для разграничения видов нецелесообразно, поэтому для этой цели в разных группах водорослей применяются разные маркеры/штрихкоды.

Диатомовые водоросли

Штрихкодирование ДНК диатомовых водорослей — это метод таксономической идентификации диатомовых водорослей вплоть до уровня видов . Он проводится с использованием ДНК или РНК с последующей амплификацией и секвенированием определенных консервативных участков в геноме диатомовых водорослей с последующим таксономическим назначением.

Одной из основных проблем идентификации диатомовых водорослей является то, что их часто собирают как смесь диатомовых водорослей из нескольких видов. Метабаркодирование ДНК — это процесс идентификации отдельных видов из смешанного образца ДНК окружающей среды (также называемой eDNA), которая представляет собой ДНК, извлеченную непосредственно из окружающей среды, например, из образцов почвы или воды.

ДНК-штрихкодирование диатомовых водорослей

Новый применяемый метод — метабаркодирование ДНК диатомовых водорослей , которое используется для оценки экологического качества рек и ручьев из-за специфической реакции диатомовых водорослей на определенные экологические условия. Поскольку идентификация видов по морфологии является относительно сложной и требует много времени и опыта, [1] [2] метабаркодирование ДНК с высокой пропускной способностью (HTS) позволяет проводить таксономическое назначение и, следовательно, идентификацию для всего образца относительно группоспецифичных праймеров, выбранных для предыдущей амплификации ДНК .

До настоящего времени уже было разработано несколько ДНК- маркеров , в основном нацеленных на 18S рРНК . [3] При использовании гипервариабельной области V4 малой субъединицы рибосомальной ДНК (SSU рДНК) было обнаружено, что идентификация на основе ДНК более эффективна, чем классический подход, основанный на морфологии. [4] Другими консервативными областями в геномах, которые часто используются в качестве маркерных генов, являются рибулозо-1-5-бисфосфаткарбоксилаза (rbcL), цитохромоксидаза I (cox1, COI), [5] ITS [6] и 28S . [7] Было неоднократно показано, что молекулярные данные, полученные с помощью метабаркодирования диатомовой электронной ДНК, довольно точно отражают биотические индексы диатомовых водорослей, основанные на морфологии, и, следовательно, обеспечивают аналогичную оценку состояния экосистемы. [8] [9] В то же время диатомовые водоросли обычно используются для оценки экологического качества в других пресноводных экосистемах. [7] Вместе с водными беспозвоночными они считаются лучшими индикаторами нарушений, связанных с физическими, химическими или биологическими условиями водотоков. Многочисленные исследования используют бентосные диатомовые водоросли для биомониторинга. [10] [11] [12] [13] Поскольку не было найдено идеального ДНК-штрихкода диатомовых водорослей, было предложено использовать разные маркеры для разных целей. Действительно, высоковариабельные гены cox1, ITS и 28S считались более подходящими для таксономических исследований, в то время как более консервативные гены 18S и rbcL кажутся более подходящими для биомониторинга.

Преимущества

Применение концепции ДНК-штрихкодирования к диатомовым водорослям обещает большой потенциал для решения проблемы неточной идентификации видов и, таким образом, облегчения анализа биоразнообразия образцов окружающей среды. [14]

Молекулярные методы, основанные на технологии NGS, почти всегда приводят к большему числу идентифицированных таксонов, присутствие которых впоследствии может быть подтверждено световой микроскопией. [4] Результаты этого исследования свидетельствуют о том, что штрихкодирование eDNA диатомовых водорослей подходит для оценки качества воды и может дополнять или улучшать традиционные методы. Stoeck et al. [15] также показали, что штрихкодирование eDNA обеспечивает более глубокое понимание разнообразия диатомовых водорослей или других сообществ протистов и, следовательно, может использоваться для экологического прогнозирования глобального разнообразия. Другие исследования показали другие результаты. Например, инвентаризации, полученные с помощью молекулярного метода, были ближе к инвентаризациям, полученным с помощью морфологического метода, когда в фокусе находятся распространенные виды. [5]

ДНК-метабаркодирование также может повысить таксономическое разрешение и сопоставимость по географическим регионам, что часто бывает затруднительно при использовании только морфологических признаков. Более того, идентификация на основе ДНК позволяет расширить спектр потенциальных биоиндикаторов, включая незаметные таксономические группы, которые могут быть высокочувствительными или толерантными к определенным стрессорам. Косвенно молекулярные методы также могут помочь заполнить пробелы в знаниях об экологии видов за счет увеличения количества обработанных образцов в сочетании с уменьшением времени обработки (рентабельность), а также за счет повышения точности и достоверности корреляции между возникновением видов/MOTU и факторами окружающей среды. [16]

Вызовы

Морфология диатомовых водорослей

В настоящее время нет консенсуса относительно методов сохранения и выделения ДНК, выбора ДНК-штрихкодов и праймеров ПЦР, а также соглашения относительно параметров кластеризации MOTU и их таксономического назначения. [16] Отбор проб и молекулярные этапы должны быть стандартизированы посредством исследований по разработке. [5] Одним из основных ограничений является доступность справочных штрихкодов для видов диатомовых водорослей. Справочная база данных таксонов-биоиндикаторов далека от завершения, несмотря на постоянные усилия многочисленных национальных инициатив по штрихкодированию, для многих видов по-прежнему отсутствует информация о штрихкодах. Кроме того, большинство существующих данных меташтрихкодирования доступны только локально и географически разбросаны, что препятствует разработке глобально полезных инструментов. [16] Виско и др. [17] подсчитали, что в настоящее время в справочных базах данных представлены не более 30% видов европейских диатомовых водорослей. Например, наблюдается существенный дефицит ряда видов из сообществ Фенноскандии (особенно ацидофильных диатомовых водорослей, таких как Eunotia incisa ). Также было показано, что таксономическая идентификация с помощью ДНК-штрихкодирования не является точной выше уровня вида, например, для различения разновидностей (ссылка отсутствует).

Другим известным ограничением штрихкодирования для таксономической идентификации является метод кластеризации, используемый до таксономического присвоения: он часто приводит к огромной потере генетической информации, и единственным надежным способом оценки эффектов различных кластеризации и различных процессов таксономического присвоения было бы сравнение списка видов, созданного различными конвейерами при использовании одной и той же справочной базы данных. Это еще предстоит сделать для различных конвейеров, используемых при молекулярной оценке диатомовых сообществ в Европе. [16] Таксономически проверенные базы данных, которые включают доступные ваучеры, также имеют решающее значение для надежной идентификации таксонов с помощью NGS. [18]

Кроме того, часто обнаруживается, что смещение праймера является основным источником вариаций в штрихкодировании, а эффективность праймеров ПЦР может различаться у разных видов диатомовых водорослей, то есть некоторые праймеры приводят к предпочтительной амплификации одного таксона по сравнению с другим. [16]

Вывод обилия из данных метабаркодирования считается одной из самых сложных проблем в использовании окружающей среды. [19] [20] Количество сгенерированных последовательностей с помощью HTS напрямую не соответствует количеству образцов или биомассы, и разные виды могут производить разное количество прочтений (например, из-за различий в размере хлоропласта с маркером rbcL). Васселон и др. [21] недавно создали поправочный коэффициент биообъема при использовании маркера rbcL. Например, Achnanthidium minutissimum имеет небольшой биообъем и, таким образом, будет генерировать меньше копий фрагмента rbcL (расположенного в хлоропласте), чем более крупные виды. Однако этот поправочный коэффициент требует обширной калибровки с собственным биообъемом каждого вида и был протестирован только на нескольких видах. Колебания числа копий генов для других маркеров, таких как маркер 18S, по-видимому, не являются видоспецифичными, но пока не были протестированы.

Целевые регионы диатомовых водорослей

Маркеры штрихкодирования обычно объединяют гипервариабельные области генома (чтобы обеспечить различие между видами) с очень консервативной областью (чтобы обеспечить специфичность к целевому организму). Несколько ДНК-маркеров, принадлежащих ядерному, митохондриальному и хлоропластному геномам ( rbcL , COI , ITS + 5.8S , SSU , 18S ...), были разработаны и успешно используются для идентификации диатомовых водорослей с помощью NGS. [22] [23] [6]

Субъединица 18S и V4

Область гена 18S широко использовалась в качестве маркера в других группах протистов [24] [25], и Ян и др. [26] были первыми, кто протестировал область гена 18S для штрихкодирования диатомовых водорослей. Циммерман и др. [7] предложили фрагмент длиной 390–410 п.н. из локуса гена рРНК 18S длиной 1800 п.н. в качестве маркера штрихкода для анализа образцов окружающей среды с помощью HTS и обсуждают его использование и ограничения для идентификации диатомовых водорослей. Этот фрагмент включает субъединицу V4, которая является самой большой и сложной из высоковариабельных областей в локусе 18S. [27] Они подчеркнули, что эта гипервариабельная область гена 18S имеет большой потенциал для изучения разнообразия протистов в больших масштабах, но имеет ограниченную эффективность для идентификации ниже уровня вида или криптических видов.

рбкл

Ген rbcl используется для таксономических исследований (Trobajo et al. 2009), преимущества которых включают в себя то, что редко встречаются внутригеномные вариации, и их очень легко выравнивать и сравнивать. Справочная библиотека открытого доступа, называемая R-Syst::diatom, включает данные для двух штрихкодов (18S и rbcL). Она свободно доступна через веб-сайт. [28] Керммарек и др. [5] также успешно использовали ген rbcL для экологической оценки диатомовых водорослей. Маркер rbcL также легко выравнивается и сравнивается.

Мониц и Качмарска [23] исследовали успешность амплификации маркеров SSU, COI и ITS2 и обнаружили, что фрагмент ITS-2 + 5.8S размером 300–400 п.н. обеспечивал наивысшую частоту успешности амплификации и хорошее разрешение видов. Этот маркер впоследствии использовался для разделения морфологически определенных видов с частотой успешности 99,5%. Несмотря на эту успешность амплификации, Циммерман и др. [7] критиковали использование ITS-2 из-за внутрииндивидуальной гетерогенности. Было высказано предположение, что маркеры SSU [7] или rbcL (Mann et al., 2010) менее гетерогенны между особями и, следовательно, более полезны при различении видов.

Приложения

Генетический инструмент для биомониторинга и биооценки

Диатомовые водоросли обычно используются как часть набора инструментов биомониторинга, которые должны контролироваться в рамках Европейской водной рамочной директивы. [29] Диатомовые водоросли используются в качестве индикатора здоровья экосистемы в пресных водах, поскольку они повсеместно распространены, напрямую зависят от изменений физико-химических параметров и показывают лучшую связь с экологическими переменными, чем другие таксоны, например, беспозвоночные, что дает лучшую общую картину качества воды. [30]

Метабаркодирование eDNA в биологической оценке
водных экосистем

За последние годы исследователи разработали и стандартизировали инструменты для метабаркодирования и секвенирования диатомовых водорослей, чтобы дополнить традиционную оценку с использованием микроскопии, открыв новое направление биомониторинга водных систем. [31]  Использование бентосных диатомовых водорослей с помощью метода секвенирования нового поколения для речного биомониторинга выявило в нем хороший потенциал. [5] Многие исследования показали, что метабаркодирование и HTS (высокопроизводительное секвенирование) могут использоваться для оценки состояния качества и разнообразия пресных вод. В рамках Агентства по охране окружающей среды Келли и др. [32] разработали подход метабаркодирования на основе ДНК для оценки сообществ диатомовых водорослей в реках Великобритании. Васселон и др. [33] сравнили морфологический и HTS подходы для диатомовых водорослей и обнаружили, что HTS дает надежное представление о состоянии качества для большинства рек с точки зрения индекса специфической чувствительности к загрязнению (SPI). Васселон и др. [34] также применили ДНК-метабаркодирование сообществ диатомовых водорослей к сети мониторинга рек на тропическом острове Майотта (французский DOM-TOM).

Риме и др. [35] также исследовали возможность использования HTS для оценки разнообразия диатомовых водорослей и показали, что индексы разнообразия, полученные как с помощью HTS, так и с помощью микроскопического анализа, хорошо коррелируют, хотя и не идеально.

ДНК-штрихкодирование и меташтрихкодирование можно использовать для установления молекулярных показателей и индексов, которые потенциально дают выводы, в целом схожие с выводами традиционных подходов об экологическом и экологическом статусе водных экосистем. [36]

Криминалистика

Диатомовые водоросли используются в качестве диагностического инструмента для утопления в судебно-медицинской практике. Тест на диатомовые водоросли основан на принципе вдыхания диатомовых водорослей из воды в легкие и их распределения и отложения по всему телу. Методы ДНК могут использоваться для подтверждения того, действительно ли причиной смерти было утопление, и определения причины утопления. [37] Метабаркодирование ДНК диатомовых водорослей дает возможность быстро проанализировать сообщество диатомовых водорослей, присутствующее в теле, и определить причину утопления, а также исследовать, могло ли тело быть перемещено из одного места в другое.

Криптовалютные виды и базы данных

Метабаркодирование диатомовых водорослей может помочь в определении скрытых видов, которые трудно идентифицировать с помощью микроскопии, а также помочь в пополнении справочных баз данных путем сравнения морфологических комплексов с данными метабаркодирования. [35] 

Другие микроводоросли

Хлорофиты обладают древней и таксономически очень разнообразной родословной (Fang et al. 2014), включая также наземные растения. Несмотря на то, что более 14 000 видов были описаны на основе структурных и ультраструктурных критериев (Hall et al. 2010), их морфологическая идентификация часто ограничена.

Для идентификации на основе ДНК было предложено несколько штрихкодов для хлорофитов, чтобы обойти проблематику морфологического. Хотя ген, кодирующий цитохромоксидазу I (COI, COX) (ссылка), является стандартным штрихкодом для животных, он оказался неудовлетворительным для хлорофитов, поскольку ген содержит несколько интронов в этой группе водорослей (Turmel et al. 2002). Для хлорофитов использовались ядерные маркерные гены: SSU rDNA, LSU rDNA, rDNA ITS (Leliaert et al. 2014). [38]

Макроводоросли

Макроводоросли — морфологическая, а не таксономическая группа — могут быть очень сложными для идентификации из-за их простой морфологии, фенотипической пластичности и альтернативных стадий жизненного цикла. Таким образом, систематика и идентификация водорослей стали в значительной степени полагаться на генетические/молекулярные инструменты, такие как ДНК-штрихкодирование . [39] [40] Ген SSU rDNA является широко используемым штрихкодом для филогенетических исследований макроводорослей. [41] Однако SSU rDNA является высококонсервативной областью и, как правило, не имеет разрешения для идентификации видов.

За последние 2 десятилетия были разработаны определенные стандарты для ДНК-штрихкодирования с целью идентификации видов для каждой из основных групп макроводорослей. [42] [39] [43] [44] [45] Ген субъединицы I цитохром -с-оксидазы (COI) обычно используется в качестве штрихкода для красных и бурых водорослей, в то время как tufA (фактор удлинения пластид), rbcL (большая субъединица рубиско) и ITS ( внутренний транскрибируемый спейсер ) обычно используются для зеленых водорослей. [41] [45] Эти штрихкоды обычно имеют длину 600-700 п.н.

Штрихкоды обычно различаются между 3 основными группами макроводорослей (красными, зелеными и бурыми), поскольку их эволюционное наследие очень разнообразно. [46] Макроводоросли являются полифилетической группой, что означает, что внутри группы они не все имеют недавнего общего предка, что затрудняет поиск гена, который сохраняется среди всех, но достаточно изменчив для идентификации вида.

Целевые регионы

Адаптировано из [40]

Смотрите также

Подробную информацию о ДНК-штрихкодировании различных организмов можно найти здесь:

Ссылки

  1. ^ Лобо, Эдуардо А.; Генрих, Карла Гизельда; Шуч, Марилия; Ветцель, Карлос Эдуардо; Эктор, Люк (2016), Некки-младший, Орландо (редактор), «Диатомовые водоросли как биоиндикаторы в реках», Речные водоросли , Springer International Publishing, стр. 245–271, doi : 10.1007/978-3-319-31984-1_11 , ISBN 9783319319834
  2. ^ Стивенсон, Р. Ян; Пан, Янгдонг; ван Дам, Герман (2010), Смол, Джон П.; Стормер, Юджин Ф. (ред.), «Оценка условий окружающей среды в реках и ручьях с помощью диатомовых водорослей», The Diatoms (2-е изд.), Cambridge University Press, стр. 57–85, doi :10.1017/cbo9780511763175.005, ISBN 9780511763175
  3. ^ Таберле, Пьер; Бонен, Орели; Зингер, Люси; Куассак, Эрик (2018-03-22). Экологическая ДНК . Том 1. Oxford University Press. doi : 10.1093/oso/9780198767220.001.0001. ISBN 9780198767220.
  4. ^ Аб Циммерманн, Йонас; Глекнер, Гернот; Ян, Регина; Энке, Нила; Гемайнхольцер, Биргит (2015). «Метабаркодирование против морфологической идентификации для оценки разнообразия диатомей в исследованиях окружающей среды». Ресурсы молекулярной экологии . 15 (3): 526–542. дои : 10.1111/1755-0998.12336. PMID  25270047. S2CID  27291997.
  5. ^ abcde Кермаррек, Ленайг; Франк, Ален; Риме, Фредерик; Шомей, Филипп; Фриджерио, Жан-Марк; Умберт, Жан-Франсуа; Буше, Аньес (2014). «Подход нового поколения к секвенированию речного биомониторинга с использованием донных диатомовых водорослей». Наука о пресной воде . 33 (1): 349–363. дои : 10.1086/675079. ISSN  2161-9549. S2CID  85771495.
  6. ^ ab Hamsher, Sarah E.; Evans, Katharine M.; Mann, David G.; Poulíčková, Aloisie; Saunders, Gary W. (2011). «Штрихкодирование диатомовых водорослей: исследование альтернатив COI-5P». Protist . 162 (3): 405–422. doi :10.1016/j.protis.2010.09.005. PMID  21239228.
  7. ^ abcde Циммерманн, Йонас; Ян, Регина; Гемейнхолзер, Биргит (2011). «Штрихкодирование диатомовых водорослей: оценка подрегиона V4 гена 18S рРНК, включая новые праймеры и протоколы». Разнообразие организмов и эволюция . 11 (3): 173–192. doi :10.1007/s13127-011-0050-6. ISSN  1439-6092. S2CID  39047583.
  8. ^ Апотелоз-Перре-Жантиль, Лор; Кордонье, Ариэль; Штрауб, Франсуа; Изели, Дженнифер; Эслинг, Филипп; Павловски, Ян (2017). «Таксономически-свободный молекулярный индекс диатомовых водорослей для высокопроизводительного биомониторинга eDNA». Ресурсы молекулярной экологии . 17 (6): 1231–1242. doi :10.1111/1755-0998.12668. PMID  28296259. S2CID  206947826.
  9. ^ Pawlowski, J.; Lejzerowicz, F.; Apotheloz-Perret-Gentil, L.; Visco, J.; Esling, P. (2016). «Протистское метабаркодирование и экологический биомониторинг: время перемен». European Journal of Protistology . 55 (Pt A): 12–25. doi : 10.1016/j.ejop.2016.02.003 . PMID  27004417.
  10. ^ Алмейда, Саломе Ф.П.; Элиас, Кармен; Феррейра, Жуан; Торнес, Элизабет; Пуччинелли, Камилла; Дельмас, Франсуа; Дорфлингер, Джеральд; Урбанич, Горазд; Марчеджиани, Стефания (2014). «Оценка качества воды в реках с использованием показателей диатомовых водорослей в Средиземноморской Европе: упражнение по взаимной калибровке методов». Наука об общей окружающей среде . 476–477: 768–776. Бибкод : 2014ScTEn.476..768A. doi :10.1016/j.scitotenv.2013.11.144. ПМИД  24342490.
  11. ^ Лавуа, Изабель; Кампо, Стефан; Даршамбо, Франсуа; Кабана, Жильбер; Диллон, Питер Дж. (2008). «Являются ли диатомовые водоросли хорошими интеграторами временной изменчивости качества речной воды?». Freshwater Biology . 53 (4): 827–841. Bibcode : 2008FrBio..53..827L. doi : 10.1111/j.1365-2427.2007.01935.x. hdl : 2268/62412 . ISSN  0046-5070.
  12. ^ Мартин, Гонсало; Рейес Фернандес, Мария де лос (2012-05-16), Вудурис, Костас (ред.), «Диатомовые водоросли как индикаторы качества воды и экологического статуса: отбор проб, анализ и некоторые экологические замечания», Экологическое качество воды — очистка и повторное использование воды , InTech, doi : 10.5772/33831 , ISBN 9789535105084
  13. ^ Риме, Фредерик; Буше, Аньес (2012). «Биомониторинг речных диатомей: последствия таксономического разрешения». Экологические показатели . 15 (1): 92–99. doi : 10.1016/j.ecolind.2011.09.014.
  14. ^ Васселон, Валентин; Домайзон, Изабель; Риме, Фредерик; Калерт, Мария; Буше, Аньес (2017). «Применение метабаркодирования высокопроизводительного секвенирования (HTS) для биомониторинга диатомовых водорослей: имеют ли значение методы извлечения ДНК?» (PDF) . Freshwater Science . 36 (1): 162–177. doi :10.1086/690649. ISSN  2161-9549. S2CID  59043627.
  15. ^ Stoeck, Thorsten; Behnke, Anke; Christen, Richard; Amaral-Zettler, Linda; Rodriguez-Mora, Maria J; Chistoserdov, Andrei; Orsi, William; Edgcomb, Virginia P (2009). "Massively parallel tag sequencing reveals the complicated of anaerobic marine protistan communitys". BMC Biology . 7 (1): 72. doi : 10.1186/1741-7007-7-72 . ISSN  1741-7007. PMC 2777867 . PMID  19886985. 
  16. ^ abcde Павловски, Ян; Келли-Куинн, Мэри; Альтерматт, Флориан; Апотелоз-Перре-Жантиль, Лор; Бежа, Педро; Боггеро, Анджела; Борха, Анхель; Буше, Аньес; Кордье, Тристан (2018). «Будущее биотических индексов в эколого-геномную эру: интеграция метабаркодирования (e)ДНК в биологическую оценку водных экосистем» (PDF) . Science of the Total Environment . 637–638: 1295–1310. Bibcode : 2018ScTEn.637.1295P. doi : 10.1016/j.scitotenv.2018.05.002 . PMID  29801222.
  17. ^ Visco, Joana Amorim; Apothéloz-Perret-Gentil, Laure; Cordonier, Arielle; Esling, Philippe; Pillet, Loïc; Pawlowski, Jan (2015-07-07). «Мониторинг окружающей среды: выведение индекса диатомовых водорослей из данных секвенирования следующего поколения». Environmental Science & Technology . 49 (13): 7597–7605. Bibcode : 2015EnST...49.7597V. doi : 10.1021/es506158m. ISSN  0013-936X. PMID  26052741.
  18. ^ Циммерманн, Йонас; Абарка, Нелида; Энк, Нила; Скиббе, Оливер; Кусбер, Вольф-Хеннинг; Ян, Регина (29.09.2014). Ширватер, Бернд (ред.). «Таксономические справочные библиотеки для экологического штрихкодирования: пример передовой практики из исследований диатомовых водорослей». PLOS ONE . 9 (9): e108793. Bibcode : 2014PLoSO...9j8793Z. doi : 10.1371/journal.pone.0108793 . ISSN  1932-6203. PMC 4180937. PMID 25265556  . 
  19. ^ Шоу, Дженнифер LA; Вейрих, Лора; Купер, Алан (2017). «Использование секвенирования (e)ДНК окружающей среды для исследований водного биоразнообразия: руководство для начинающих». Исследования морской и пресной воды . 68 (1): 20. doi :10.1071/MF15361. ISSN  1323-1650.
  20. ^ Эдгар, Грэм Дж.; Александр, Тимоти Дж.; Лефчек, Джонатан С.; Бейтс, Аманда Э.; Кининмонт, Стюарт Дж.; Томсон, Рассел Дж.; Даффи, Дж. Эмметт; Костелло, Марк Дж.; Стюарт-Смит, Рик Д. (2017). «Обилие и процессы локального масштаба способствуют многофиламетрическим градиентам в глобальном морском разнообразии». Science Advances . 3 (10): e1700419. Bibcode :2017SciA....3E0419E. doi :10.1126/sciadv.1700419. ISSN  2375-2548. PMC 5647131 . PMID  29057321. 
  21. ^ Васселон, Валентин; Буше, Аньес; Риме, Фредерик; Жаке, Стефан; Тробахо, Роза; Корникель, Мелин; Тапольчай, Кальман; Домаизон, Изабель (2018). Махон, Эндрю (ред.). «Как избежать предвзятости количественной оценки при метабаркодировании: применение поправочного коэффициента биообъема клеток в молекулярном биомониторинге диатомей» (PDF) . Методы экологии и эволюции . 9 (4): 1060–1069. Бибкод : 2018MEcEv...9.1060В. дои : 10.1111/2041-210X.12960. hdl : 20.500.12327/161 . S2CID  54010645.
  22. ^ Эванс, Кэтрин М.; Уортли, Александра Х.; Манн, Дэвид Г. (2007). «Оценка потенциальных генов «штрихкода» диатомовых водорослей (cox1, rbcL, 18S и ITS рДНК) и их эффективность в определении взаимоотношений в Sellaphora (Bacillariophyta)». Protist . 158 (3): 349–364. doi :10.1016/j.protis.2007.04.001. PMID  17581782.
  23. ^ Аб Монис, Моника Б.Дж.; Качмарска, Ирена (2010). «Штрих-кодирование диатомовых водорослей: новый взгляд на ITS с ядерным кодированием». Протист . 161 (1): 7–34. doi :10.1016/j.protis.2009.07.001. ПМИД  19674931.
  24. ^ Scicluna, Stephanie M.; Tawari, Blessing; Clark, C. Graham (2006). «ДНК-штрихкодирование Blastocystis». Protist . 157 (1): 77–85. doi :10.1016/j.protis.2005.12.001. PMID  16431158.
  25. ^ Utz, Laura RP; Eizirik, Eduardo (2007). «Молекулярная филогенетика подкласса Peritrichia (Ciliophora: Oligohymenophorea) на основе расширенных анализов последовательностей 18S рРНК». Журнал эукариотической микробиологии . 54 (3): 303–305. doi :10.1111/j.1550-7408.2007.00260.x. ISSN  1066-5234. PMID  17552986. S2CID  31422075.
  26. ^ Jahn, R. (2007-12-11). «Диатомовые водоросли и ДНК-штрихкодирование: пилотное исследование на образце окружающей среды». Труды 1-го Центральноевропейского совещания по диатомовым водорослям 2007 г. Ботанический сад и ботанический музей Берлин-Далем: 63–68. doi : 10.3372/cediatom.113 . ISBN 9783921800638.
  27. ^ Никрент, Дэниел Л.; Сарджент, Малкольм Л. (1991). «Обзор вторичной структуры области V4 эукариотической малой субъединицы рибосомальной РНК». Nucleic Acids Research . 19 (2): 227–235. doi :10.1093/nar/19.2.227. ISSN  0305-1048. PMC 333584. PMID  2014163 . 
  28. ^ Уайлд, Эрик (1999), «Протокол передачи гипертекста (HTTP)», WWW Уайлда , Springer Berlin Heidelberg, стр. 53–135, doi :10.1007/978-3-642-95855-7_4, ISBN 9783642958571
  29. ^ Директива 2000/60/EC Европейского парламента и Совета от 23 октября 2000 г., устанавливающая рамки действий Сообщества в области водной политики, т. OJ L, 2000-12-22 , получено 28.03.2019
  30. ^ Риме, Фредерик (2012-03-01). «Современные взгляды на загрязнение рек и диатомовые водоросли». Hydrobiologia . 683 (1): 1–24. doi :10.1007/s10750-011-0949-0. ISSN  1573-5117. S2CID  18668007.
  31. ^ Kermarrec, L.; Franc, A.; Rimet, F.; Chaumeil, P.; Humbert, JF; Bouchez, A. (2013). «Секвенирование следующего поколения для инвентаризации таксономического разнообразия в эукариотических сообществах: тест для пресноводных диатомовых водорослей». Molecular Ecology Resources . 13 (4): 607–619. doi :10.1111/1755-0998.12105. PMID  23590277. S2CID  2706722.
  32. ^ "Келли и др." (PDF) .
  33. ^ Васселон, Валентин; Домайзон, Изабель; Риме, Фредерик; Калерт, Мария; Буше, Аньес (2017). «Применение метабаркодирования высокопроизводительного секвенирования (HTS) для биомониторинга диатомовых водорослей: имеют ли значение методы извлечения ДНК?» (PDF) . Freshwater Science . 36 (1): 162–177. doi :10.1086/690649. ISSN  2161-9549. S2CID  59043627.
  34. ^ 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.
  35. ^ ab Риме, Фредерик; Васселон, Валентин; А.-Кесте, Барбара; Буше, Аньес (2018). «Оцениваем ли мы разнообразие аналогичным образом с помощью микроскопии и высокопроизводительного секвенирования? Случай микроводорослей в озерах». Разнообразие организмов и эволюция . 18 (1): 51–62. doi :10.1007/s13127-018-0359-5. ISSN  1439-6092. S2CID  3879922.
  36. ^ Геринг, Дэниел; Борха, Ангел; Джонс, Дж.Иван; Пон, Дидье; Боэтс, Питер; Буше, Агнес; Брюс, Кэт; Дракаре, Стина; Хэнфлинг, Бернд (2018). «Варианты внедрения идентификации на основе ДНК в оценку экологического статуса в соответствии с Европейской водной рамочной директивой». Исследования воды . 138 : 192–205. Бибкод : 2018WatRe.138..192H. doi :10.1016/j.watres.2018.03.003. PMID  29602086. S2CID  5008250.
  37. ^ Со, Ясухиса; Ичида, Дайсуке; Сато, Синго; Куроки, Коджи; Кисида, Тецуко (2014). «Улучшенный метод диатомового теста с использованием способности кремнезема связываться с ДНК». Журнал судебной медицины . 59 (3): 779–784. дои : 10.1111/1556-4029.12390. PMID  24502836. S2CID  1057761.
  38. ^ Литтл, Дэймон П. (29.11.2013). «Мини-штрихкод ДНК для наземных растений». Ресурсы молекулярной экологии . 14 (3): 437–446. doi :10.1111/1755-0998.12194. ISSN  1755-098X. PMID  24286499. S2CID  32631697.
  39. ^ ab Saunders, Gary W (29.10.2005). «Применение ДНК-штрихкодирования к красным макроводорослям: предварительная оценка дает надежды на будущее применение». Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences . 360 (1462): 1879–1888. doi :10.1098/rstb.2005.1719. ISSN  0962-8436. PMC 1609223 . PMID  16214745. 
  40. ^ аб Лелиарт, Фредерик; Вербрюгген, Хероен; Ванормелинген, Питер; Стин, Фредерика; Лопес-Баутиста, Хуан М.; Зуккарелло, Джузеппе К.; Де Клерк, Оливье (3 апреля 2014 г.). «Разграничение видов водорослей на основе ДНК». Европейский журнал психологии . 49 (2): 179–196. Бибкод : 2014EJPhy..49..179L. дои : 10.1080/09670262.2014.904524 . ISSN  0967-0262.
  41. ^ ab Harper, JT; Saunders, GW (2001). «Применение последовательностей рибосомального цистрона к систематике и классификации флоридеофитовых красных водорослей (Florideophyceae, Rhodophyta)». Cahiers de Biologie Marine . 42 (1/2): 25–38.
  42. ^ Макдевит, Дэниел К.; Сондерс, Гэри В. (2009). «О полезности ДНК-штрихкодирования для дифференциации видов среди бурых макроводорослей (Phaeophyceae), включая новый протокол экстракции». Phycological Research . 57 (2): 131–141. doi : 10.1111/j.1440-1835.2009.00530.x . S2CID  84811166.
  43. ^ Сондерс, Гэри В.; Кучера, Хана (2010). «Оценка rbcL, tufA, UPA, LSU и ITS как маркеров штрихкода ДНК для морских зеленых макроводорослей». Cryptogamie Algologie . 31 (4).
  44. ^ Valero, Myriam; Küpper, Frithjof C.; Tsiamis, Konstantinos; Couceiro, Lucía; Peters, Akira F. (2015). «Штрихкодирование криптических стадий морских бурых водорослей, изолированных из инкубированного субстрата, выявляет высокое разнообразие в Acinetosporaceae (Ectocarpales, Phaeophyceae)1». Cryptogamie, Algologie . 36 (1): 3–29. doi :10.7872/crya.v36.iss1.2015.3. ISSN  0181-1568. S2CID  84276804.
  45. ^ ab Saunders, Gary W.; McDevit, Daniel C. (2012), Kress, W. John; Erickson, David L. (ред.), «Методы ДНК-штрихкодирования фотосинтезирующих простейших с упором на макроводоросли и диатомовые водоросли», ДНК-штрихкоды , Методы в молекулярной биологии, т. 858, Humana Press, стр. 207–222, doi :10.1007/978-1-61779-591-6_10, ISBN 9781617795909, PMID  22684958
  46. ^ Балдауф, С. Л. (2003-06-13). «Глубокие корни эукариот». Science . 300 (5626): 1703–1706. Bibcode :2003Sci...300.1703B. doi :10.1126/science.1085544. ISSN  0036-8075. PMID  12805537. S2CID  32788100.