stringtranslate.com

ДНК-штрихкодирование пыльцы

Микроскопическое изображение пыльцы Ligularia

Штрихкодирование пыльцевой ДНК — это процесс идентификации видов растений- доноров пыльцы посредством амплификации и секвенирования определенных, консервативных участков растительной ДНК . Возможность точной идентификации пыльцы имеет широкий спектр применения, хотя в прошлом это было сложно из-за ограничений микроскопической идентификации пыльцы. [1]

Пыльца, идентифицированная с помощью ДНК-штрихкодирования, включает в себя специфическое нацеливание на генные регионы, которые встречаются у большинства всех видов растений, но имеют высокую вариабельность между представителями разных видов. Уникальная последовательность пар оснований для каждого вида в этих целевых регионах может использоваться в качестве идентификационного признака.

Применение штрихкодирования ДНК пыльцы варьируется от судебной экспертизы до безопасности пищевых продуктов и сохранения . Каждая из этих областей выигрывает от создания библиотек справочных данных по растительным штрихкодам. [2] Эти библиотеки сильно различаются по размеру и объему своих коллекций, а также по целевым регионам, на которых они специализируются.

Одной из основных проблем идентификации пыльцы является то, что ее часто собирают в виде смеси пыльцы нескольких видов. Метабаркодирование — это процесс идентификации ДНК отдельных видов из смешанного образца ДНК, который обычно используется для каталогизации пыльцы в смешанных пыльцевых нагрузках, обнаруженных на опыляющих животных, и в ДНК окружающей среды (также называемой eDNA), которая представляет собой ДНК, извлеченную непосредственно из окружающей среды, например, из образцов почвы или воды. [3]

Преимущества

Некоторые из основных ограничений микроскопической идентификации — это требования к экспертизе и времени. Идентификация пыльцы с помощью микроскопии требует высокого уровня знаний характеристик пыльцы конкретных изучаемых растений. При наличии экспертизы все еще может быть чрезвычайно сложно точно идентифицировать пыльцу с высоким таксономическим разрешением . [1] Навыки, необходимые для выполнения ДНК-штрихкодирования, гораздо более распространены [4], что упрощает принятие подхода. ДНК-штрихкодирование пыльцы — это метод, который стал популярным из-за снижения затрат, связанных с методами «секвенирования следующего поколения» (NGS) [5], и постоянно совершенствуется в плане эффективности, в том числе за счет использования подхода с двойной индексацией. [6] Некоторые из других основных преимуществ включают экономию времени и ресурсов по сравнению с микроскопической идентификацией. Идентификация пыльцы требует много времени, включая распределение пыльцы на предметном стекле, окрашивание пыльцы для улучшения видимости, а затем сосредоточение на отдельных зернах пыльцы и идентификация их на основе размера, формы, а также формы и количества пор. [7] Если справочная библиотека пыльцы недоступна, то пыльцу необходимо собрать с диких образцов или с гербарных образцов, а затем добавить в справочную библиотеку пыльцы.

Редкие растения, посещаемые некоторыми опылителями, могут быть трудноопределимы, [8] используя штрихкодирование ДНК пыльцы, исследователи могут обнаружить «невидимые» взаимодействия между растениями и опылителями. [9]

Вызовы

Существует множество проблем, когда дело доходит до генетического штрихкодирования пыльцы. Процесс амплификации ДНК может означать, что даже небольшие фрагменты ДНК растений могут быть обнаружены, включая фрагменты от загрязняющих веществ в образце. Строгие процедуры для предотвращения загрязнения важны и могут быть облегчены за счет прочности оболочки пыльцы, что позволяет отмывать пыльцу от загрязняющих веществ, не повреждая внутреннюю ДНК пыльцы.

Библиотеки ссылок на ДНК-штрихкоды все еще создаются, и стандартизированные целевые регионы постепенно принимаются. Эти проблемы, вероятно, связаны с новизной ДНК-штрихкодирования и, вероятно, будут решены с более широким принятием ДНК-штрихкодирования как инструмента, используемого таксономистами.

Определение количества каждого компонента в смешанной нагрузке пыльцы может быть сложным с помощью ДНК-штрихкодирования. Однако ученые смогли сравнить количество пыльцы с помощью ранжирования. [10]

Альтернативы

Инновации в автоматизированной микроскопии и воображаемом программном обеспечении предлагают одну потенциальную альтернативу в идентификации пыльцы. Используя программное обеспечение для распознавания образов, исследователи разработали программное обеспечение, которое может характеризовать микроскопические изображения пыльцы на основе анализа текстуры. [11]

Целевые регионы

Было несколько различных областей ДНК растений, которые использовались в качестве целей для генетического штрихкодирования, включая rbcL, [2] matK, [12] trnH-psbA, [13] ITS1 [14] и ITS2. Сочетание rbcL и matK было рекомендовано для использования в штрихкодировании ДНК растений. Было обнаружено, что trnL лучше подходит для деградированной ДНК, а ITS1 лучше подходит для дифференциации видов внутри рода. [15]

Приложения

Бабочка ищет нектар на цветке в китайских Гималаях.

Использование в сетях опыления

Возможность идентифицировать пыльцу особенно важна при изучении сетей опыления , которые состоят из всех взаимодействий между растениями и животными, которые способствуют их опылению. [16] [17] Идентификация пыльцы, переносимой насекомыми, помогает ученым понять, какие растения посещаются какими насекомыми. Насекомые также могут иметь гомологичные признаки, что затрудняет их идентификацию, и иногда их самих идентифицируют с помощью генетического штрихкодирования [18] (обычно в регионе CO1 [19] [20] ). Каждое насекомое, которое посещает цветок, не обязательно является опылителем. [21] У многих отсутствуют такие особенности, как волоски, позволяющие им переносить пыльцу, в то время как другие избегают пыльцевых пыльников, нагруженных пыльцой, чтобы украсть нектар. Сети опыления становятся более точными, если включить в них информацию о том, какую пыльцу переносят какие насекомые. Некоторые ученые утверждают, что эффективность опыления (PE), которая измеряется путем изучения скорости прорастания семян, полученных из цветов, которые посетило только одно животное, является лучшим способом определить, какие животные являются важными опылителями [22], хотя другие ученые использовали ДНК-штрихкодирование для определения генетического происхождения пыльцы, обнаруженной на насекомых, и утверждали, что это в сочетании с другими признаками является хорошим показателем эффективности опыления. [23] Изучая состав и структуру сетей опыления, специалисты по охране природы могут понять стабильность сети опыления и определить, какие виды являются наиболее важными, а какие подвергаются наибольшему риску возмущения [24], приводящего к сокращению численности опылителей. [25]

Еще одним преимуществом ДНК-штрихкодирования пыльцы является то, что его можно использовать для определения источника пыльцы, обнаруженной на музейных образцах насекомых [26] , а затем эти записи о взаимодействии насекомых и растений можно сравнить с современными взаимодействиями, чтобы увидеть, как со временем изменились сети опыления [27] из-за глобального потепления, изменения землепользования и других факторов.

Криминалистика

Возможность точной идентификации пыльцы, обнаруженной на доказательствах, помогает судебным экспертам определять, из каких регионов были получены доказательства, на основе растений, эндемичных для этих регионов. [28] Кроме того, ученые успешно обнаружили пыльцу в воздухе, происходящую из нелегальных ферм по выращиванию каннабиса [29] , что в будущем может позволить сотрудникам правоохранительных органов сузить районы поиска нелегальных ферм.

Древняя пыльца

Благодаря прочной структуре пыльцы, которая эволюционировала, чтобы выдерживать транспортировку иногда на большие расстояния, сохраняя при этом внутреннюю генетическую информацию нетронутой, происхождение пыльцы, обнаруженной в смеси с древними субстратами, часто можно определить с помощью ДНК-штрихкодирования.

Безопасность пищевых продуктов

Медоносные пчелы переносят пыльцу, а также нектар, используемый ими для производства меда. Для обеспечения качества и безопасности пищевых продуктов важно понимать растительное происхождение потребляемых человеком продуктов пчеловодства, включая мед, маточное молочко и гранулы пыльцы. Исследователи могут проверить, на каких растениях собирали медоносные пчелы, и, таким образом, происхождение нектара, используемого в меде, собирая пыльцевые пакеты из корбикулярных грузов медоносных пчел и идентифицируя пыльцу с помощью метабаркодирования ДНК . [30]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ ab Bell, Karen L.; de Vere, Natasha; Keller, Alexander; Richardson, Rodney T.; Gous, Annemarie; Burgess, Kevin S.; Brosi, Berry J. (2016-04-13). «ДНК-штрихкодирование пыльцы: текущие приложения и будущие перспективы». Genome . 59 (9): 629–640. doi : 10.1139/gen-2015-0200 . hdl : 1807/72815 . ISSN  0831-2796. PMID  27322652.
  2. ^ ab Bell, Karen L.; Loeffler, Virginia M.; Brosi, Berry J. (2017-03-01). "Справочная библиотека rbcL для помощи в идентификации смесей видов растений с помощью ДНК-метабаркодирования". Applications in Plant Sciences . 5 (3): 1600110. doi :10.3732/apps.1600110. PMC 5357121 . PMID  28337390. 
  3. ^ Cristescu, Melania E. (2014). «От штрихкодирования отдельных особей к меташтрихкодированию биологических сообществ: к интегративному подходу к изучению глобального биоразнообразия». Trends in Ecology & Evolution . 29 (10): 566–571. Bibcode : 2014TEcoE..29..566C. doi : 10.1016/j.tree.2014.08.001. PMID  25175416.
  4. ^ Адамович, Сара Дж.; Штайнке, Дирк (2015-11-10). «Расширение глобального участия в генетических исследованиях посредством ДНК-штрихкодирования». Геном . 58 (12): 519–526. doi : 10.1139/gen-2015-0130. hdl : 1807/70679 . ISSN  0831-2796. PMID  26642251.
  5. ^ Пак, Санг Тэ; Ким, Джаёнг (ноябрь 2016 г.). «Тенденции в секвенировании следующего поколения и новая эра секвенирования всего генома». Международный журнал нейроурологии . 20 (Приложение 2): S76–83. doi :10.5213/inj.1632742.371. PMC 5169091. PMID  27915479. 
  6. ^ Сикель, Вибке; Анкенбранд, Маркус Дж.; Гриммер, Гудрун; Хольцшу, Андреа; Хертель, Стефан; Ланзен, Джонатан; Стеффан-Девентер, Ингольф; Келлер, Александр (22 июля 2015 г.). «Повышение эффективности идентификации смешанных образцов пыльцы с помощью мета-штрихкодирования с использованием подхода двойной индексации». БМК Экология . 15 (1): 20. Бибкод : 2015BMCE...15...20S. дои : 10.1186/s12898-015-0051-y . ISSN  1472-6785. ПМЦ 4509727 . ПМИД  26194794. 
  7. ^ Чжао, Янь-Хуэй; Жэнь, Цзун-Синь; Лазаро, Ампаро; Ван, Хун; Бернхардт, Питер; Ли, Хай-Донг; Ли, Дэ-Чжу (2016-05-24). "Цветочные черты влияют на выбор векторов пыльцы в высокогорных сообществах в горах Гималаи-Хэндуань". BMC Ecology . 16 (1): 26. Bibcode :2016BMCE...16...26Z. doi : 10.1186/s12898-016-0080-1 . ISSN  1472-6785. PMC 4879733 . PMID  27221235. 
  8. ^ Уилсон, Эрин Э.; Сидху, К. Шина; ЛеВан, Кэтрин Э.; Холуэй, Дэвид А. (ноябрь 2010 г.). «Поведение одиночных гавайских пчел при поиске пыльцы, выявленное с помощью молекулярного анализа пыльцы». Молекулярная экология . 19 (21): 4823–4829. Bibcode : 2010MolEc..19.4823W. doi : 10.1111/j.1365-294X.2010.04849.x. ISSN  1365-294X. PMID  20958818. S2CID  1862758.
  9. ^ Порнон, Андре; Андало, Кристоф; Буррус, Моник; Эскаравадж, Натали (04 декабря 2017 г.). «Данные метабаркодирования ДНК раскрывают невидимые сети опыления». Научные отчеты . 7 (1): 16828. Бибкод : 2017NatSR...716828P. дои : 10.1038/s41598-017-16785-5. ISSN  2045-2322. ПМК 5715002 . ПМИД  29203872. 
  10. ^ Ричардсон, Родни Т.; Линь, Чиа-Хуа; Куицзя, Хуан О.; Риусеч, Наталия С.; Гуделл, Карен; Джонсон, Рид М. (2015-10-30). "Ранговая характеристика пыльцевых комплексов, собранных медоносными пчелами, с использованием подхода многолокусного метабаркодирования". Приложения в науках о растениях . 3 (11): 1500043. doi :10.3732/apps.1500043. PMC 4651628. PMID  26649264 . 
  11. ^ Маркос, Дж. Виктор; Нава, Родриго; Кристобаль, Габриэль; Редондо, Рафаэль; Эскаланте-Рамирес, Борис; Буэно, Глория; Дениз, Оскар; Гонсалес-Порто, Амелия; Пардо, Кристина (2015). «Автоматическая идентификация пыльцы с использованием микроскопических изображений и анализа текстуры». Микрон . 68 : 36–46. doi :10.1016/j.micron.2014.09.002. hdl : 10261/102259 . PMID  25259684. S2CID  4520313.
  12. ^ Холлингсворт, Питер М.; Форрест, Лора Л.; Споудж, Джон Л.; Хаджибабаи, Мехрдад; Ратнасингхам, Судживан; ван дер Банк, Мишель; Чейз, Марк У.; Коуэн, Робин С.; Эриксон, Дэвид Л. (2009-08-04). «ДНК-штрихкод для наземных растений». Труды Национальной академии наук . 106 (31): 12794–12797. doi : 10.1073/pnas.0905845106 . PMC 2722355. PMID  19666622 . 
  13. ^ Пан, Сяохуэй; Лю, Чанг; Ши, Линчунь; Лю, Руй; Лян, Донг; Ли, Хуань; Черни, Стейси С.; Чэнь, Шилинь (14.11.2012). «Полезность межгенной спейсерной области trnH–psbA и ее комбинаций в качестве штрихкодов ДНК растений: метаанализ». PLOS ONE . 7 (11): e48833. Bibcode : 2012PLoSO...748833P. doi : 10.1371/journal.pone.0048833 . ISSN  1932-6203. PMC 3498263. PMID 23155412  . 
  14. ^ Ван, Синь-Цунь; Лю, Чанг; Хуан, Лян; Бенгтссон-Пальме, Йохан; Чен, Хаймэй; Чжан, Цзянь-Хуэй; Цай, Дайонг; Ли, Цзянь-Цинь (май 2015 г.). «ITS1: штрих-код ДНК лучше, чем ITS2 у эукариот?». Ресурсы молекулярной экологии . 15 (3): 573–586. дои : 10.1111/1755-0998.12325. ISSN  1755-0998. PMID  25187125. S2CID  41941842.
  15. ^ Порнон, Андре; Эскаравадж, Натали; Буррус, Моник; Голота, Элен; Химун, Орели; Мариетт, Жером; Пелиццари, Шарлен; Ирибар, Амайя; Этьен, Розелин (2016). «Использование метабаркодирования для выявления и количественной оценки взаимодействия растений и опылителей». Научные отчеты . 6 (1): 27282. Бибкод : 2016NatSR...627282P. дои : 10.1038/srep27282. ISSN  2045-2322. ПМЦ 4891682 . ПМИД  27255732. 
  16. ^ Белл, Карен Л.; Фаулер, Джули; Берджесс, Кевин С.; Доббс, Эмили К.; Грюневальд, Дэвид; Лоули, Брайс; Морозуми, Коннор; Броси, Берри Дж. (2017-06-01). "Применение метабаркодирования ДНК пыльцы к изучению взаимодействий растений и опылителей". Applications in Plant Sciences . 5 (6): 1600124. doi :10.3732/apps.1600124. PMC 5499302 . PMID  28690929. 
  17. ^ Галлио, Жан-Ноэль; Брюнель, Доминик; Берар, Орели; Шово, Орели; Бланшетет, Андре; Ланор, Лоран; Фарруджа, Энн (01 декабря 2017 г.). «Исследование сети собирателей цветов и насекомых в сообществе горных лугов с использованием штрих-кодирования ДНК пыльцы». Журнал охраны насекомых . 21 (5–6): 827–837. Бибкод : 2017JICon..21..827G. doi : 10.1007/s10841-017-0022-z. ISSN  1366-638X. S2CID  21815003.
  18. ^ Тан, Мин; Хардман, Хлоя Дж.; Цзи, Иньцю; Мэн, Гуаньлян; Лю, Шаньлинь; Тан, Мейхуа; Ян, Шэньчжоу; Мосс, Эллен Д.; Ван, Цзясинь (2015-09-01). «Высокопроизводительный мониторинг разнообразия и численности диких пчел с помощью митогеномики». Методы в экологии и эволюции . 6 (9): 1034–1043. Bibcode : 2015MEcEv...6.1034T. doi : 10.1111/2041-210x.12416. ISSN  2041-210X. PMC 5111398. PMID 27867467  . 
  19. ^ Хеберт, Пол Д. Н.; Цивинска, Алина; Болл, Шелли Л.; деВард, Джереми Р. (2003-02-07). «Биологическая идентификация с помощью ДНК-штрихкодов». Труды Королевского общества Лондона B: Биологические науки . 270 (1512): 313–321. doi :10.1098/rspb.2002.2218. ISSN  0962-8452. PMC 1691236. PMID 12614582  . 
  20. ^ Rach, Jessica; Bergmann, Tjard; Paknia, Omid; DeSalle, Rob; Schierwater, Bernd; Hadrys, Heike (2017-04-13). "Выбор маркера: Неожиданная разрешающая способность неисследованной области CO1 для подходов к многослойному ДНК-штрихкодированию". PLOS ONE . 12 (4): e0174842. Bibcode : 2017PLoSO..1274842R. doi : 10.1371/journal.pone.0174842 . ISSN  1932-6203. PMC 5390999. PMID 28406914  . 
  21. ^ Баллантайн, Г.; Балдок, Кэтрин CR; Уиллмер, PG (2015-09-07). «Построение более информативных сетей «растение–опылитель»: сети посещений и отложения пыльцы в сообществе растений пустоши». Proc. R. Soc. B . 282 (1814): 20151130. doi :10.1098/rspb.2015.1130. ISSN  0962-8452. PMC 4571695 . PMID  26336181. 
  22. ^ Кинг, Кэролайн; Баллантайн, Гэвин; Уиллмер, Пэт Г. (2013-09-01). «Почему посещение цветка — плохой показатель опыления: измерение отложения пыльцы за один визит с учетом сетей опыления и сохранения» (PDF) . Методы в экологии и эволюции . 4 (9): 811–818. Bibcode :2013MEcEv...4..811K. doi : 10.1111/2041-210x.12074 . hdl :10023/5299. ISSN  2041-210X.
  23. ^ Мацуки, Ю; Татено, Рюносукэ; Шибата, Мицуэ; Исаги, Юдзи (01.08.2008). «Эффективность опыления насекомых, посещающих цветы, как определено прямым генетическим анализом происхождения пыльцы». Американский журнал ботаники . 95 (8): 925–930. doi :10.3732/ajb.0800036. ISSN  0002-9122. PMID  21632415.
  24. ^ Weiner, Christiane Natalie; Werner, Michael; Linsenmair, Karl Eduard; Blüthgen, Nico (2014-02-01). «Влияние землепользования на сети растений и опылителей: сила взаимодействия и специализация предсказывают снижение численности опылителей». Ecology . 95 (2): 466–474. Bibcode :2014Ecol...95..466W. doi :10.1890/13-0436.1. ISSN  1939-9170. PMID  24669739.
  25. ^ Вамоси, Яна К.; Гун, Янь-Бин; Адамович, Сара Дж.; Пакер, Лоренс (апрель 2017 г.). «Прогнозирование снижения опыления с помощью ДНК-штрихкодирования: потенциальный вклад макроэкологических и макроэволюционных масштабов исследования». The New Phytologist . 214 (1): 11–18. doi : 10.1111/nph.14356 . ISSN  1469-8137. PMID  27901268.
  26. ^ Шепер, Йерун; Ример, Менно; ван Катс, Рууд; Озинга, Вим А.; ван дер Линден, Гил Т.Дж.; Шамине, Йооп Х.Дж.; Сипель, Хенк; Клейн, Дэвид (9 декабря 2014 г.). «Музейные образцы показывают, что потеря растений-хозяев пыльцы является ключевым фактором, способствующим сокращению численности диких пчел в Нидерландах». Труды Национальной академии наук . 111 (49): 17552–17557. Бибкод : 2014PNAS..11117552S. дои : 10.1073/pnas.1412973111 . ПМЦ 4267333 . ПМИД  25422416. 
  27. ^ Burkle, Laura A.; Marlin, John C.; Knight, Tiffany M. (2013-03-29). «Взаимодействие растений и опылителей за 120 лет: потеря видов, совместное появление и функция». Science . 339 (6127): 1611–1615. Bibcode :2013Sci...339.1611B. doi : 10.1126/science.1232728 . ISSN  0036-8075. PMID  23449999. S2CID  14660808.
  28. ^ Миллер Койл, Х.; Лэдд, К.; Палмбах, Т.; Ли, Х.К. (июнь 2001 г.). «Зеленая революция: вклад ботаники в судебную экспертизу и борьбу с наркотиками». Хорватский медицинский журнал . 42 (3): 340–345. ISSN  0353-9504. PMID  11387649.
  29. ^ Абулаич, Надя; Триго, М. Мар; Бузиан, Хасан; Кабезудо, Бальтасар; Ресио, Марта; Кадири, Мохамед Эль; Атер, Мохаммед (2013). «Вариации и происхождение атмосферной пыльцы каннабиса, обнаруженной в провинции Тетуан (северо-запад Марокко): 2008–2010 гг.». Наука об общей окружающей среде . 443 : 413–419. Бибкод : 2013ScTEn.443..413A. doi : 10.1016/j.scitotenv.2012.10.075. ПМИД  23208276.
  30. ^ Галимберти, Андреа; Маттиа, Фабрицио Де; Бруни, Илария; Скаккабароцци, Даниэла; Сандиониги, Анна; Барбуто, Микела; Казираги, Маурицио; Лабра, Массимо (08 октября 2014 г.). «Подход к штрих-кодированию ДНК для характеристики пыльцы, собранной медоносными пчелами». ПЛОС ОДИН . 9 (10): e109363. Бибкод : 2014PLoSO...9j9363G. дои : 10.1371/journal.pone.0109363 . ISSN  1932-6203. ПМК 4190116 . ПМИД  25296114.