基于eDNA宏条形码技术解析氨氮污染的群落效应及其机制

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
41807482
项目类别：
青年科学基金项目
资助金额：
25.0万
负责人：
杨江华
依托单位：
南京大学
学科分类：
D0708.生态毒理学
结题年份：
2021
批准年份：
2018
项目状态：
已结题
起止时间：
2019-01-01 至2021-12-31

项目参与者：
彭颖；杨雅楠；李飞龙；高旭；张丽娟；张颜；
关键词：
环境DNA 生态效应微宇宙宏条形码技术生态网络

项目摘要

With the increasing impacts of human activities on the global nitrogen cycle, the adverse ecological effects of ammonia pollution on aquatic ecosystem has been attracted more attentions from public and scientists. However, previous studies paid more attention to the direct toxic of ammonia on individual and sub individual level, ignoring the bio-interactions. In this study, a new genetic tool (eDNA metabarcoding) was created to explore the ecological effect and interference mechanism of ammonia on field microcosm experiments. Both direct and indirect effects of ammonia on various ecological groups were analyzed by eDNA metabarcoding. The ecological networks of microcosm were constructed by eDNA and machine learning approach. Explore the interference mechanism of ammonia`s ecological effect via integrating ecological networks and direct effect of ammonia. This study also provides novelty insights and a useful methodology for the ecological effects of other pollutants via the eDNA metabarcoding technology.

随着人类活动对全球氮循环的改变，氨氮污染已经对天然水生生态系统产生严重危害，氨氮的生态效应也备受关注。基于野外的群落调查表明氨氮对水生生态群落的影响明显被低估，这是因为以往对氨氮生态效应的研究主要基于实验室生物毒性测试，而忽略了物种间相互作用的影响，难以准确评估氨氮污染产生的实际生态效应。本项目拟通过野外微宇宙实验，利用新型环境DNA宏条形码技术，研究氨氮对微宇宙各生态类群的直接毒性和间接作用，解析氨氮污染的群落效应及其机制。首先，应用eDNA宏条形码技术全面系统地研究氨氮对微宇宙各生态类群的直接影响；其次，基于eDNA和机器学习构建微宇宙生态网络，研究氨氮对生态网络中各生态类群的间接作用；最后，综合氨氮的直接影响和间接作用，解析氨氮群落效应的干扰机制。本研究也为利用eDNA宏条形码技术研究其他污染物的生态效应提供有益的借鉴和方法学参照。

结项摘要

城市化和工业化的快速发展导致大量有毒有害物质进入环境，严重威胁生态安全和人类健康。基于野外的群落调查表明污染物对水生生物的影响被明显低估，这是由于以往对污染的研究主要基于实验室单物种毒性测试，忽略了物种间相互作用。本项目通过野外微宇宙实验，利用新型环境DNA宏条形码技术，研究氨氮等污染物对微宇宙各生态类群的影响。研究1）建立和优化了环境DNA 精准生物监测方法。研发了环境DNA一体化过滤器，实现了痕量环境DNA的高浓度富集和水生生物的高通量识别。2）原位微宇宙实验模拟典型环境污染物（氨氮和铜）的长期低剂量暴露，利用环境DNA研究个体层面、群落层面的毒性效应。发现环境DNA识别出大量形态学无法检测到的“敏感”和“耐受”物种，实验室毒性实验发现的“受影响”物种中有超过一半能被野外实验所验证。污染物的毒性作用能显著改变生物间的相互作用。随污染物浓度的不断增加，生态系统的生物网络的复杂性在逐渐下降，从循环的“环形”逐渐转变为不可逆的线性。环境DNA调查显示，氨氮显著改变了太湖流域浮游动物群落组成，氨氮主要抑制水体中的大型浮游动物枝角类和桡足类，导致水体轮虫比例增加，在氨氮胁迫降低后，软体动物群落得到有效恢复，轮虫的比例下降。3) 基于环境DNA的水生态健康评价。基于环境DNA数据计算生物指数，利用机器学习模型分析环境DNA指数的季节差异以及与水质的相关性，筛选出能指示环境质量的环境DNA指数形成完全基于环境DNA的水生态健康评估方法。本研究基于野外微宇宙体系和eDNA宏条形码技术研究污染的群落效应，弥补了传统实验室毒性测试的不足，也为利用eDNA宏条形码技术研究其他污染物的生态效应提供有益的借鉴和方法学参照。