百年變遷：環(huán)境DNA“時(shí)光機(jī)”解讀湖泊生命史

“海洋與濕地”（OceanWetlands）小編注意到近日發(fā)表在eLife期刊上的一篇最新研究：英國(guó)伯明翰大學(xué)的科學(xué)家們成功運(yùn)行了他們的DNA“時(shí)光機(jī)”概念驗(yàn)證，以揭示一個(gè)淡水湖泊百年來(lái)的環(huán)境變化，包括升溫和污染，導(dǎo)致潛在的不可逆轉(zhuǎn)的生物多樣性損失。他們的方法利用人工智能應(yīng)用于基于DNA的生物多樣性、氣候變量和污染，有望幫助監(jiān)管機(jī)構(gòu)保護(hù)地球現(xiàn)有的生物多樣性水平，甚至恢復(fù)生物多樣性。為助力全球環(huán)境治理、為我國(guó)學(xué)者提供信息供決策參考，“海洋與濕地”編譯分享信息如下，供讀者參閱。

圖片來(lái)源：英國(guó)利茲大學(xué)（University of Leeds）

生物多樣性“時(shí)光機(jī)”揭示丹麥濕地一百年來(lái)的損失與恢復(fù)
英國(guó)伯明翰大學(xué)的研究人員與法蘭克福的哥白尼大學(xué)合作，在丹麥的一個(gè)湖泊底部的沉積物中進(jìn)行了他們的DNA“時(shí)光機(jī)”的第一次概念驗(yàn)證，以重建一個(gè)100年的生物多樣性、化學(xué)污染和氣候變化水平的文庫(kù)。這個(gè)湖泊有著詳細(xì)記錄的水質(zhì)變化歷史，是測(cè)試生物多樣性時(shí)光機(jī)的理想自然實(shí)驗(yàn)。

研究人員在eLife雜志上發(fā)表了他們的發(fā)現(xiàn)，揭示了沉積物持有了一份持續(xù)的生物和環(huán)境信號(hào)記錄，這些信號(hào)隨時(shí)間改變——從工業(yè)革命初期的（半）原始環(huán)境到現(xiàn)在。

團(tuán)隊(duì)使用環(huán)境DNA——由植物、動(dòng)物和細(xì)菌留下的遺傳物質(zhì)——構(gòu)建了整個(gè)淡水生物群落的圖像。借助人工智能，他們分析了這些信息，結(jié)合氣候和污染數(shù)據(jù)，以找出解釋湖泊中物種歷史性損失的因素。

研究的首席調(diào)查員、伯明翰大學(xué)進(jìn)化系統(tǒng)生物學(xué)和環(huán)境組學(xué)教授Luisa Orsini表示：“我們從湖底取了一個(gè)沉積核心，利用該沉積物內(nèi)部的生物數(shù)據(jù)就像一臺(tái)時(shí)光機(jī)——回顧歷史，建立了過(guò)去一個(gè)世紀(jì)每年分辨率的生物多樣性詳細(xì)圖像。通過(guò)分析生物數(shù)據(jù)與氣候變化數(shù)據(jù)和污染水平，我們可以識(shí)別對(duì)生物多樣性影響最大的因素。”

上圖展示了該研究的工作的概念框架。從丹麥的Ring湖取樣了跨越100年的沉積物檔案，并利用放射性同位素進(jìn)行了日期測(cè)定。通過(guò)時(shí)間，對(duì)生物和非生物變化進(jìn)行了實(shí)證量化：（1）通過(guò)將環(huán)境DNA從沉積物層中分離并應(yīng)用多位點(diǎn)代謝條形碼技術(shù)進(jìn)行測(cè)序（生物指紋），重建了群落級(jí)別的生物多樣性；（2）利用質(zhì)譜分析從相同的沉積物層中量化了化學(xué)特征（化學(xué)指紋）；（3）從公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)中收集了氣候數(shù)據(jù)。通過(guò)可解釋的網(wǎng)絡(luò)模型和多模態(tài)學(xué)習(xí)，識(shí)別了系統(tǒng)級(jí)別的生物多樣性、化學(xué)指紋和氣候變量之間的顯著相關(guān)性。通過(guò)環(huán)境因素影響的分類單元（家族），確定了影響群落多樣性的環(huán)境因素，并根據(jù)它們對(duì)群落多樣性的影響進(jìn)行了排序。這種方法使得能夠優(yōu)先考慮保護(hù)和緩解干預(yù)措施。圖片來(lái)源：Niamh Eastwood和Luisa Orsini教授，elife

“保護(hù)每個(gè)物種而不影響人類生產(chǎn)是不切實(shí)際的，但通過(guò)使用人工智能，我們可以優(yōu)先考慮保護(hù)提供生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的物種。同時(shí)，我們可以識(shí)別頂級(jí)污染物質(zhì)，引導(dǎo)對(duì)具有最不利影響的化學(xué)物質(zhì)的監(jiān)管。這些行動(dòng)不僅可以幫助我們保護(hù)今天的生物多樣性，還可能促進(jìn)生物多樣性的恢復(fù)。生物多樣性維持了我們所有人從中受益的許多生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。保護(hù)生物多樣性意味著保護(hù)這些服務(wù)?！?/p>

揭示：生物多樣性變化的驅(qū)動(dòng)因素
在這項(xiàng)對(duì)來(lái)自丹麥Ring湖的群落生物多樣性數(shù)據(jù)和其他參數(shù)（包括來(lái)自湖泊附近氣象站的氣候記錄、以及丹麥國(guó)家檔案館1955年至2015年的生物殺滅劑銷售記錄）的研究中，研究人員應(yīng)用了稀疏典型相關(guān)分析（sCCA）。生物殺滅劑銷售記錄被證明是湖泊沉積物中持久性化學(xué)物質(zhì)的良好代表，因?yàn)樵谇衅某练e物檔案中，持久性鹵代殺蟲(chóng)劑DDT的定量顯示出與銷售記錄隨時(shí)間變化非常相似的輪廓。

研究人員發(fā)現(xiàn)，殺蟲(chóng)劑和殺菌劑最能解釋總體生物多樣性的變化，它們?cè)谒袟l形碼中具有最高的CCA負(fù)載，其次是殺蟲(chóng)劑和除草劑。在氣候變量中，年最低溫度解釋了最大的生物多樣性變化，而其他氣候變量在所有條形碼和分類群之間影響不同。

上圖：sCCA 3D 圖。這張稀疏典型相關(guān)分析（sCCA）的三維圖，展示了五個(gè)使用的條形碼（18S、rbcL、COI、16SV1和16SV4）中生物多樣性方差由生物殺滅劑和氣候變量解釋的比例。由于生物殺滅劑是在1960年左右引入的，因此該分析跨足了最近的三個(gè)湖泊階段（富營(yíng)養(yǎng)化、殺蟲(chóng)劑和恢復(fù)）?？山换グ姹菊?qǐng)參見(jiàn)：https://environmental-omics-group.github.io/Biodiversity_Monitoring

總的來(lái)看，研究人員發(fā)現(xiàn)的破壞因素為：除了增加的最低溫度（1.2-1.5攝氏度增加）外，殺蟲(chóng)劑、殺菌劑等污染物造成了對(duì)生物多樣性水平的最大破壞。（海洋與濕地小編注：這篇文章的內(nèi)容詳情很有意思，建議讀原文，地址見(jiàn)參考文獻(xiàn)。）

然而，沉積物中的DNA還顯示，在過(guò)去20年里，湖泊開(kāi)始恢復(fù)。隨著湖泊周圍農(nóng)業(yè)用地的減少，水質(zhì)得到改善。然而，盡管總體生物多樣性增加，但群落與（半）原始階段不同。這令人擔(dān)憂，因?yàn)椴煌奈锓N可以提供不同的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，因此它們無(wú)法返回到特定地點(diǎn)可能阻止特定服務(wù)的恢復(fù)。

文章的主要作者、伯明翰大學(xué)的博士生Niamh Eastwood表示：“由于這種污染和水溫升高導(dǎo)致的生物多樣性損失可能是不可逆的。100年前湖中的物種不會(huì)全部能夠回歸。即使湖泊正在恢復(fù)，也無(wú)法將其恢復(fù)到最初的原始狀態(tài)。這項(xiàng)研究表明，如果我們未能保護(hù)生物多樣性，很多生物多樣性可能將永遠(yuǎn)喪失?！?/p>

上圖：生物多樣性組成變化。（A）在本研究中使用的五個(gè)條形碼（18S、rbcL、COI、16SV1和16SV4）的每對(duì)沉積物層之間，跨越一個(gè)世紀(jì)（1916年至2016年）的加權(quán)Unifrac貝塔多樣性熱圖。表1中的PERMANOVA統(tǒng)計(jì)支持這些圖表。熱圖之間可能使用不同的比例尺。（B）分類學(xué)條形圖，包括在五個(gè)條形碼（18S、rbcL、COI、16SV1和16SV4）中識(shí)別出的前10個(gè)最豐富的家族，按湖泊階段顯示：SP - 半原始；E - 富營(yíng)養(yǎng)化；P - 殺蟲(chóng)劑；R - 恢復(fù)。圖片來(lái)源：Niamh Eastwood和Luisa Orsini教授，elife

上圖：功能分析。這幅圖顯示了在湖泊階段之間在16SV1和16SV4條形碼上顯著差異富集的功能通路（Fisher's exact test，p <0.05）。湖泊階段如圖2所示：SP - 半原始；E - 富營(yíng)養(yǎng)化；P - 殺蟲(chóng)劑；R - 恢復(fù)。賠率比表明了在兩兩比較中每個(gè)通路的代表性。圖片來(lái)源：Niamh Eastwood和Luisa Orsini教授，elife

該研究的共同首席作者、伯明翰大學(xué)環(huán)境生物信息學(xué)助理教授Jiarui Zhou表示：“從過(guò)去吸取教訓(xùn)，我們的整體模型可以幫助我們預(yù)測(cè)在‘照常運(yùn)營(yíng)’和其他污染情景下可能發(fā)生的生物多樣性損失。我們已經(jīng)證明了基于人工智能的方法對(duì)了解歷史上的生物多樣性損失驅(qū)動(dòng)因素的價(jià)值。隨著新數(shù)據(jù)的不斷涌現(xiàn)，可以使用更復(fù)雜的人工智能模型進(jìn)一步改進(jìn)我們對(duì)生物多樣性損失原因的預(yù)測(cè)。”

接下來(lái)，研究人員將擴(kuò)大他們?cè)趩蝹€(gè)湖泊上的初始研究，涵蓋英格蘭和威爾士的湖泊。這項(xiàng)新研究將幫助他們了解觀察到的模式有多可復(fù)制，從而了解他們?nèi)绾螌⑺麄儗?duì)湖泊生物多樣性的污染和氣候變化的發(fā)現(xiàn)概括推廣。

什么是DNA“時(shí)光機(jī)”？

筆者注意到，這個(gè)概念已經(jīng)在多篇學(xué)術(shù)論文中出現(xiàn)。概括而言，可以初步總結(jié)如下。

DNA“時(shí)光機(jī)”是科學(xué)家們利用現(xiàn)代技術(shù)，特別是人工智能和基于DNA的生物多樣性研究方法，來(lái)重建并分析過(guò)去生態(tài)系統(tǒng)的工具。比如在上面這個(gè)研究中，我們可以看到，研究人員使用湖泊底部的沉積物中的環(huán)境DNA，即由植物、動(dòng)物和細(xì)菌留下的遺傳物質(zhì)，構(gòu)建了一個(gè)包含一百年歷史的生物多樣性、化學(xué)污染和氣候變化的“文庫(kù)”。這種時(shí)光機(jī)通過(guò)分析這些DNA記錄，結(jié)合氣候和污染數(shù)據(jù)，幫助科學(xué)家們回顧并理解過(guò)去環(huán)境變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響，從而為保護(hù)地球生物多樣性提供關(guān)鍵信息。

據(jù)悉，“時(shí)光機(jī)框架”，可以幫助決策者有效地追溯生物多樣性、污染事件和氣候變化等環(huán)境變化之間的關(guān)聯(lián)，以及它們對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響。

eDNA與生物多樣性保護(hù)

環(huán)境DNA（eDNA）在生物多樣性保護(hù)中發(fā)揮著重要作用。我們從上面這個(gè)案例——該研究團(tuán)隊(duì)提出的“時(shí)光機(jī)框架”中，可以看到它的應(yīng)用。通過(guò)從湖泊底部的沉積物中提取eDNA，科學(xué)家們可以構(gòu)建出一個(gè)豐富的百年生物多樣性歷史記錄。這一方法不僅揭示了過(guò)去環(huán)境變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的影響，還利用人工智能分析這些DNA數(shù)據(jù)，從而幫助決策者預(yù)測(cè)未來(lái)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的發(fā)展趨勢(shì)。eDNA的獨(dú)特之處在于它包含著植物、動(dòng)物和細(xì)菌留下的遺傳物質(zhì)，為科學(xué)家們提供了深入了解環(huán)境中生物多樣性的途徑。這種技術(shù)不僅有助于識(shí)別污染和氣候變化等因素對(duì)生物多樣性的威脅，而且在制定保護(hù)策略和決策時(shí)，為利益相關(guān)者提供了有力的科學(xué)依據(jù)。這一綜合利用eDNA和人工智能的方法，也為我們更全面地理解和保護(hù)生物多樣性提供了新的工具和視角。

【思考題】學(xué)而時(shí)習(xí)之
Q1: 當(dāng)湖泊和水域面臨著氣候變化和污染的威脅時(shí)，如何利用人工智能（AI）這樣的創(chuàng)新工具，來(lái)預(yù)測(cè)并保護(hù)我們珍貴的生物多樣性呢？

Q2：在人類活動(dòng)導(dǎo)致的生態(tài)變化中，哪些因素對(duì)湖泊的生物多樣性造成了最大的損害？我們應(yīng)該如何調(diào)整我們的行為，以促使生態(tài)系統(tǒng)的恢復(fù)和保護(hù)？

Q3: 上面的這個(gè)研究中提到，在環(huán)境恢復(fù)的過(guò)程中，湖泊的生物多樣性雖然有所提升，但“生物多樣性的損失是不可逆的”。那么，為何恢復(fù)后的群落與過(guò)去不同？這樣的差異對(duì)于我們依賴于特定生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響是什么？

END
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文 | 王芊佳

審 | 綠茵

排版 | 綠葉

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【參考鏈接】

1、Niamh Eastwood et al, 100 years of anthropogenic impact causes changes in freshwater functional biodiversity, eLife (2023). DOI: 10.7554/eLife.86576
https://elifesciences.org/articles/86576

2、Niamh Eastwood, William A. Stubbings, Mohamed A. Abou-Elwafa Abdallah, Isabelle Durance, Jouni Paavola, Martin Dallimer, Jelena H. Pantel, Samuel Johnson, Jiarui Zhou, J. Scott Hosking, James B. Brown, Sami Ullah, Stephan Krause, David M. Hannah, Sarah E. Crawford, Martin Widmann, Luisa Orsini,
The Time Machine framework: monitoring and prediction of biodiversity loss, Trends in Ecology & Evolution, Volume 37, Issue 2, 2022, Pages 138-146, ISSN 0169-5347, https://doi.org/10.1016/j.tree.2021.09.008.

3、'Biodiversity time machine' provides insights into a century of loss
https://phys.org/news/2023-11-biodiversity-machine-insights-century-loss.html

4、https://www.leeds.ac.uk/news-environment/news/article/4954/biodiversity-time-machine-uses-ai-to-learn-from-the-past