Environmental status assessment using DNA metabarcoding: towards a genetics based Marine Biotic Index (gAMBI).
Environmental status assessment using DNA metabarcoding: towards a genetics based Marine Biotic Index (gAMBI).
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使用DNA元法编码的环境状况评估：朝向基于遗传学的海洋生物指数（GAMBI）。
DOI：
10.1371/journal.pone.0090529
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Rodríguez-Ezpeleta N
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Aylagas E;Borja A;Rodríguez-Ezpeleta N
海洋生态系统保护和养护举措依赖于对海洋环境的生态完整性和健康状况的评估。AZTI的海洋生物指数（AMBI）是将大型无脊椎动物多样性作为生态系统健康的指标，在世界范围内用于这一目的。然而，该索引需要对标本进行分类学分配，这通常涉及对每个样品进行耗时且耗费资源的视觉识别。DNA条形码或元条形码是物种鉴定的潜在协调、更快和更便宜的替代方法，尽管这些方法是否适合简化AMBI的实施还有待评估。在这里，我们分析了实施基于遗传学的AMBI（GAMBI）的要求，并显示，使用现有的序列数据，最常见的物种的存在/不存在的信息提供准确的AMBI值。我们的研究结果为实施GAMBI奠定了基础，这对更快，更便宜的海洋监测和健康状况评估有直接影响。
Marine ecosystem protection and conservation initiatives rely on the assessment of ecological integrity and health status of marine environments. The AZTI's Marine Biotic Index (AMBI), which consists on using macroinvertebrate diversity as indicator of ecosystem health, is used worldwide for this purpose. Yet, this index requires taxonomic assignment of specimens, which typically involves a time and resource consuming visual identification of each sample. DNA barcoding or metabarcoding are potential harmonized, faster and cheaper alternatives for species identification, although the suitability of these methods for easing the implementation of the AMBI is yet to be evaluated. Here, we analyze the requirements for the implementation of a genetics based AMBI (gAMBI), and show, using available sequence data, that information about presence/absence of the most frequently occurring species provides accurate AMBI values. Our results set the basics for the implementation of the gAMBI, which has direct implications for a faster and cheaper marine monitoring and health status assessment.
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影响因子：
64.8
作者：
Halpern, Benjamin S.;Longo, Catherine;Zeller, Dirk
通讯作者：
Zeller, Dirk
影响因子：
3.7
作者：
Hajibabaei M;Shokralla S;Zhou X;Singer GA;Baird DJ
通讯作者：
Baird DJ
DOI：
10.1098/rsbl.2003.0025
发表时间：
2003-08-07
影响因子：
4.7
作者：
Hebert, PDN;Ratnasingham, S;deWaard, JR
通讯作者：
deWaard, JR
高度平行的焦索测序者产生的16S rRNA序列的准确分类学分配。
影响因子：
14.9
作者：
Liu Z;DeSantis TZ;Andersen GL;Knight R
通讯作者：
Knight R
影响因子：
2.8
作者：
Leray M;Yang JY;Meyer CP;Mills SC;Agudelo N;Ranwez V;Boehm JT;Machida RJ
通讯作者：
Machida RJ