全河流网络尺度上预测生态系统状态? 环境DNA的水生环境状态测量：提高生物指数空间分辨率

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水生环境中的大型无脊椎动物，尤其是众多水生昆虫目，作为一个多样性丰富且生态上重要的群体，受到了人类活动的严重影响。由于这些生物对环境变化非常敏感，它们被视为人类活动变化的早期预警系统，因此受到了密切的监测。

“海洋与湿地”（OceanWetlands）小编注意到，2024年5月6日，《自然科学会报B：生命科学》（Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences）发表了一项最新研究，标题是《基于环境DNA的水生环境状态测量—提高生物指数空间分辨率》，由Rosetta C. Blackman、Luca Carraro、François Keck和Florian Altermatt等人合作完成。为助力全球环境治理、并供我国学者了解最新研究动态信息，编译分享信息如下，供感兴趣的读者们参阅。（译文仅供参考，详情请参见文末原文链接）。

图尔河（Thur river） 摄影：Tangopaso（来源：WikiCommons）

在水生生态系统中，有各种各样的生物监测或生物监测方法，仅就淡水生物而言，就报告了超过300种评估方法。监测水生大型无脊椎动物的方法和指标不仅难以比较，而且在时间和空间上尤为难以扩展。现代基于DNA的方法为测量水生环境的状态和变化提供了前所未有的机会，也为可能实现通用应用的指标提供了契机。

在这篇文章中，研究人员首先对基于DNA的方法在水生生物监测中的应用进行了展望，重点关注水生昆虫，并探讨如何超越传统的基于点的生物指标。他们接着展示了一个基于环境DNA的空间扩展生态指数的概念验证，演示了如何将这些新型分子方法与水文模型相结合，以在集水区尺度上进行准确评估。据介绍，这篇文章是“走向全球昆虫生物多样性监测工具包”主题问题的一部分。

探秘水生环境的DNA密码

生态系统的健康状况通常不是通过其全部生物多样性来评估的，而是通过一系列生物指示物种来评估。这些生物指示群体因对生态系统压力的反应而闻名，如有机污染、营养物质应用和栖息地改变。水生大型无脊椎动物（裸眼可见的无脊椎动物）被认为是淡水环境状态的关键指标。它们的存在或缺失与其他生物指示群体（如鱼类或硅藻）的情况一起，被转化为环境指数，用于评估生态系统的健康状况。例如，通过Proportion of Sediment-sensitive Invertebrates index（PSI），大型无脊椎动物可以用来识别细颗粒物负荷等人为压力。然而，传统的生物指数监测方法存在一定的局限性，例如采样点有限，无法全面评估河流网络的生态状态。

近年来，分子工具的应用在生物多样性研究领域掀起了一股新的浪潮。DNA从群落整体样本或环境样本中提取，后者称为环境DNA（eDNA）。eDNA技术的应用在水生生物监测领域取得了显著进展。相比传统的生物监测方法，eDNA技术无需采集标本，具有更高的灵敏度和效率。通过eDNA技术，可以同时监测多个生物指示群体，甚至是微生物等新的生物指标。这项技术尤其适用于对水生环境进行快速、有效的生物监测，为保护濒危的淡水生物多样性提供了新的可能性。

然而，尽管eDNA技术在生物监测领域具有巨大潜力，但其应用还存在一些障碍。目前，eDNA技术的标准化程度较低，方法的选择和计算指数的方式各有差异。此外，对于一些生物指示群体，例如大型无脊椎动物，eDNA检测的结果存在一定的不确定性，还得进一步改进和优化。为了更好地应用eDNA技术进行生态评估，需要加强标准化，建立全面的参考数据库，并开展更多的研究工作。

然而，尽管存在一些挑战，eDNA技术为水生环境的生态评估提供了全新的可能性。通过与水文模型的结合，eDNA技术可以将点样本的生物监测结果扩展到整个河流网络，从而实现对生态系统状态的全面评估。这种方法不仅能够帮助科学家更好地了解生态系统的生物多样性，还可以为环境保护和管理提供更精准的数据支持。

在这篇研究中，研究人员首次证明了将eDNA技术与水文模型相结合，可以在整个河流网络尺度上预测生态系统状态。他们通过分析水样中的eDNA数据，确定了完整河流网络的生态状态，并通过对比实地调查数据验证了预测结果的准确性。这项研究为利用eDNA技术进行水生生态评估提供了重要的参考和指导，有望为淡水生态环境的保护和管理提供新的思路和方法。

案例：瑞士Thur河流生态状况评估

瑞士西北部的Thur河流域（面积740平方公里）位于前阿尔卑斯山地区。这一河流流域定期接受瑞士的全国河流监测计划（由瑞士联邦环境局（BAFU）负责的国家水体质量观测项目（NAWA））的监测，包括对水生昆虫和河流栖息地的监测。作为这些传统生物监测方案的一部分，研究人员使用IBCH指数来解读水生昆虫样本的生物状态。IBCH指数涉及142个不同分辨率的分类单元，主要由家族组成，根据它们对非生物胁迫（如污染、栖息地改变）的耐受性进行评分。这些分类单元根据生态价值被分为1-9个群体指标（GI），其中GI = 9被认为是最敏感或最有价值的群体。该系统依赖于样本中的最小数量的个体而不是丰富度加权，而敏感物种的存在受到站点处总多样性的调节，最终允许计算IBCH指数。

（上图：在图尔河流域的生物多样性和生态状态的空间图。(a) 用于估算IBCH指数的分类单元丰富度（实心圆点：eDNA数据；河流河段：eDITH模型预测）。插图显示了瑞士内图尔河流域的位置。(b) 基于模拟的分类单元分布（河流河段）的IBCH指数值，以及由瑞士联邦环境办公室测量得出的值（实心圆点）。(c) 河流栖息地状态，由对个体河段栖息地状况的目视调查得出。图片来源：Blackman R C, Carraro L, Keck F, et al. ）

为了探索基于eDNA的生态状态估计对流域尺度的评估，研究人员比较了kick-net采集的IBCH生态状态与eDNA生成的生态状态，并通过对整个Thur流域进行的河流栖息地调查验证了他们的预测。首先，他们考虑了Mächler和同事收集的61个eDNA样本。这些样本通过对无脊椎动物DNA的COI条形码区域进行放大，然后在Illumina MiSeq上进行了测序。其次，研究人员针对每个在eDNA数据集中找到的与IBCH指数相关的分类单元，应用了eDITH模型，将Thur流域网络划分为1839个段，并得出了这些段内检测概率的预测图。最后，他们通过应用0.5的阈值将这些转换为预测的存在/缺失地图。

为了评估预测结果，研究人员首先比较了基于eDNA的IBCH指数与kick-net采集的独立观察到的历史数据。其次，为了验证基于eDNA的IBCH预测，他们使用了关于Thur流域的河流栖息地分类数据。这些数据包括对4472个河流段的视觉检查，并根据其生态重要特征分配了状态类别。总的来说，metabarcoding数据集包含了142个水生昆虫分类单元中的56个，而相同研究区域的kick-net数据集包含了67个分类单元，两者之间有40个分类单元的重叠。对于56个在metabarcoding中找到的分类单元，研究人员发现了eDITH基于kick-net的存在/缺失的平均准确性为81.9%。基于eDNA的IBCH相关分类单元的丰富度范围从6到27。在1839个河段的eDITH模型中，预测的IBCH指数范围从0到30，而相应kick-net站点的预测IBCH指数范围从0到17。这些站点之间的测量和预测的IBCH之间的线性回归显示了显著的拟合。此外，通过使用河流栖息地分类来验证单个河流河段生态状态的预测。虽然这种关联不是很强，但应该认识到栖息地状态仅作为生态状态的间接测量，因此可以合理地预期这种相关性较低。

展望：基于分子方法的生物监测

在生态系统保护和保护的背景下，主要目标是扭转生物多样性下降的趋势。这一目标尤其适用于淡水系统，这些系统极易受到人类活动的压力，并且尽管国际努力，但未能实现恢复。为了做到这一点，必须使用快速、有效和准确的数据来识别和减轻生态系统威胁，并防止生物多样性和相关生态状态的进一步下降。迄今为止，传统的生物监测方法虽然及时，但受到采样和分析方法的限制。为了克服这些限制，并实现更全面的细致空间和时间尺度的监测生物监测，分子工具提供了有希望的解决方案。该研究中的案例研究是一个概念验证，将点源eDNA转化为信息丰富的生态指数，可以通过水文模型推广到整个生态系统尺度（即河流网络）。重要的是，这种应用不仅可以在国内推进方法，还可以在全球范围内。

随着大型联盟的共同努力，eDNA和其他分子工具的“真实世界”应用已经大大接近，而且在未来几年可能会有很大改进。在这里，该研究团队讨论了几种分子生物监测方法的潜在途径，并强调了了解这些方法的约束和好处的重要性，特别是与大型底栖生物监测相关的方法。在传统的淡水生物指示器组中，鱼类和硅藻被定义为单一的分类群，而大型底栖动物代表着几个不同的分类群。因此，针对这个大型“伞”群的DNA的方法必须适合于如此高的多样性（即多标记方法）。然而，正如研究人员所展示的，即使是单一的分子标记也可以估计生态指数，而且这些工具提供了进一步发展以前受传统方法限制的领域的机会（例如，被忽视的寡毛纲的分类分辨率）或者在大型底栖动物群体中选择特定的目标关键分类群（例如双翅目、蜉蝣目、石蠶目和毛翅目）。

此外，大型底栖动物不仅包含多样的群体，还包含多种功能，这可以通过环境RNA（eRNA）进行评估。环境RNA，像eDNA一样，是生物群落丰富性的指标，但与eDNA不同的是，eRNA是一种当代信号，可以用来测量系统中表达的基因（即由于环境条件所需的基因）。因此，来自eRNA的功能信息上调可以被视为当前物种丰富度和功能水平上环境应激因子的社区响应的替代方法。由于eDNA现在经常在水生系统中收集以检测生物多样性，是时候将基于eDNA的评估转向生态评估了。这需要研究人员和最终用户的共同努力，不仅要将eDNA与当前传统方法进行互相校准，而且要超越生物指示器组和生态评估的简单基于点的投影，就像本研究所示。本文中的案例研究代表了将eDNA应用于点采样的重要一步，未来的研究应该包括所有分类等级的站点（从差到非常好）。

总体来看，分子方法，如eDNA，将改变我们检查生物多样性、其模式和对环境应激因子的响应的能力。将分子数据转化为生态状态的发展是将这些方法纳入标准生物监测的重要部分。在这里，研究人员展示了一个概念验证，通过水文模型将通过eDNA获得的点源生态信息投影到网络尺度，评估了与传统基于点的生态状态数据和河流栖息地信息显著相关的网络尺度生态状态。这种跨学科的生物监测方法依赖于几个领域的专业知识。因此，研究人员鼓励生态学家、分类学家、分子生物学家和水文学家进行跨学科的合作，充分利用这种新形式的生物数据。这种合作方式不仅将推动基于DNA的生物监测的应用，而且还会产生新的概念和方法，从而增强我们保护生态系统免受进一步退化的能力。

以上译文仅供参考。感兴趣的“海洋与湿地”（OceanWetlands）读者可以参看全文的原文：

Blackman R C, Carraro L, Keck F, et al. Measuring the state of aquatic environments using eDNA—upscaling spatial resolution of biotic indices[J]. Philosophical Transactions of the Royal Society B, 2024, 379(1904): 20230121.

海洋与湿地·小百科

沉积物敏感性无脊椎动物比例指数沉积物敏感性无脊椎动物比例指数（Proportion of Sediment-sensitive Invertebrates index，简称PSI）是用来评估水体质量的一个指标。它主要用于评估河流或溪流中的底栖生物对底泥质量的反应程度。
从依据来讲，PSI指数的计算基于采集到的底栖生物样本数据。通常情况下，科研人员会定期采集河流或溪流的河床样本，并对这些样本中的底栖生物进行分类和统计。在这些样本中，一些无脊椎动物对底泥质量非常敏感，而另一些则不太敏感。通过计算敏感性无脊椎动物在样本中的比例，那么，PSI指数可以为水体提供一个定量的评估，反映出水体底泥质量的情况。一般来说，如果PSI指数较高，意味着水体中有更多的沉积物敏感性无脊椎动物，表明水体的底泥质量较好；相反，如果PSI指数较低，可能意味着水体底泥质量受到了一定程度的污染或破坏。
IBCH指数IBCH指数是瑞士用于评估河流生态系统健康的重要指标。它基于河流中水生昆虫的存在和多样性，通过对这些生物的分布情况和敏感程度进行综合评估，来反映河流生态系统的整体状态。该指数被广泛应用于监测河流水质，评估生态系统的健康状况，并为环境管理和保护提供决策支持。
IBCH指数的计算涉及对采集的水生昆虫样本进行分类和鉴定，然后根据每个分类单元的敏感度和丰度，以及它们在样本中的相对比例，来确定河流的生态状态。这个指数采用了综合的方法，将不同分类单元的信息结合起来，为河流生态系统提供了一个综合而准确的评估，从而帮助监测人员和决策者更好地了解和管理河流生态环境。（译者注：在本文中，“海洋与湿地”（OceanWetlands）小编看到这个词出现了30多次，因此专门做一个词条）

eDITH模型eDITH是一种水文模型，用于分析eDNA数据以预测水体中生物多样性的分布。该模型考虑了eDNA在水流中的传输，并根据这一传输过程预测了不同水体位置的生物多样性。具体来说，eDITH是一个功能强大的R软件包，旨在通过最少的先验信息对河流网络中的生物多样性进行精准的空间投影。它整合了物种分布模型、质量平衡模型和观测模型，综合考虑了局部分类单元的eDNA脱落率、环境相关系数、河流横截面的eDNA浓度与上游贡献以及eDNA测量误差等因素，从而实现了对河流网络生物多样性的全面解析。
eDITH不仅适用于eDNA浓度数据，还可以用于metabarcoding数据，并支持对任何可从河水中获取DNA的分类单元进行分析。它提供了用户友好的函数，支持使用贝叶斯方法和非线性优化对eDITH模型进行拟合，操作简单易懂。由于其强大的功能和易用性，eDITH已被广泛应用于鱼类、两栖动物、无脊椎动物和植物等各类生物的分布研究，包括确定受威胁物种的分布、监测生物多样性变化以及评估栖息地质量等方面。（注：“海洋与湿地”（OceanWetlands）小编在阅读上文的原文时发现，本文中10多次提到了eDITH模型，所以好奇做了一番研究，先初步解释于此。未来不久海湿小编将另外出一篇专门介绍eDITH的文章）

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本文仅代表资讯，不代表平台观点。

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编译 | 王芊佳

审核 | Maggie

排版 | 绿叶

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【参考资料】

• https://royalsocietypublishing.org/doi/full/10.1098/rstb.2023.0121#d1e412

• https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/eva.13690

• https://www.biotec.ch/fr/Actualites/Suivi-de-la-qualite-biologique-des-cours-d-eau-indice-de-qualite-IBCH.html

• https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1470160X15000874

• https://zh.wikipedia.org/zh-hans/%E8%87%AA%E7%84%B6%E7%A7%91%E5%AD%A6%E4%BC%9A%E6%8A%A5

• Carraro L, Altermatt F. eDITH: An R‐package to spatially project eDNA‐based biodiversity across river networks with minimal prior information[J]. Methods in Ecology and Evolution, 2024, 15(5): 806-815

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