【科技通讯】 有害藻华监测预警：借助eDNA科技实现沿海上升流系统中有害藻类的长期监测

编辑：李安娜  陈稀

导读

【环境DNA技术助力有害藻华监测，共护水生态生物多样性】

有害藻华对生态环境和人体健康存在巨大威胁，目前对有害藻华的监测方法依然以传统形态学鉴定为主，而已被广泛用于揭示浮游生物多样性的环境DNA技术为有害藻华（HAB）监测提供了新思路。研究选取了西班牙西北部的Ria de Vigo浅海区域，连续3年收集沉积物和浮游生物样本，借助环境DNA技术同时检测IOC-UNESCO《有害微藻分类参考名录》中的25种潜在有害物种。其中包括引起失忆性贝类中毒（拟菱形藻属物种）、麻痹性贝类中毒（链状裸甲藻和微小亚历山大藻）、氮杂螺环酸毒素（腹孔环胺藻）和鱼类毒性触生植物（金色藻属一种）的病原体；还检出一些该海域未报道过的物种（拟菱形藻属一种、金色藻属一种、腹孔环胺藻）。

论文DOI: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2023.1200135/full

图1  (A) 维戈河口（西班牙西北部梅拉）采样区位置  (B) 研究应用方法总结

从潮间带收集表层沉积物，在距海岸约10米处收集海水，依次通过不同孔径过滤，得到中型浮游生物、微型浮游生物和纳米浮游生物部分。DNA宏条形码分析程序根据Rıos-Castro et al.，2021获得。此项研究重点关注微藻群落，研究结果指出了eDNA扩增子测序的应用在有害藻华预警系统中的适用性，特别是对低丰度、稀有类群中有害物种的了解。

背景

有害藻华传统监测方法主要是采用光学显微镜对可能产生毒素的属/种进行细胞计数，但该方法耗时长，专业性高、整体难度大。主成像流式细胞术、机器人平台、卫星遥感、分子等方法为有害藻华物种和种群动态分析提供了新方向。在为定性或半定量检测产毒物种而提出的几种技术中，环境DNA高通量测序似乎可用于浮游生物长期监测，从而为藻华早期预警和风险评估提供定量数据。为探索这种方法的可能性，本研究在水产养殖和渔业活动密集且反复受到有害藻类影响的Galician rias地区开展调查。

主要结果

1. 环境DNA技术揭示有害藻类以甲藻纲、硅藻纲物种为主

图2 在有害微藻数据库IOC-UNESCO中的微藻“纲”级的OTU（A）和reads数（B）每个类别的reads数包括了沉积物和水样两种采样的结果，OTU（Operational Taxonomic Units，操作分类单元）

2. 环境DNA测序显示沉积物与海水样品中的有害藻类物种存在差异

图3 在海水浮游生物中检出的微藻“纲”和“属”的相对丰度

沉积物样品中微藻物种以硅藻纲为主，其次为硅藻纲、定鞭藻纲，主要物种有杯状藻属一种、伯克莱属一种、桥弯藻属一种等，未观测到微藻群落的季节性变化。

海水样品中微藻物种以甲藻纲为主（图3A），最具有代表性的属是尖尾藻属，占微藻总reads的29%（图3B）。微藻群落组成变化较大，偶尔会检测到某些生物的大量增殖，如在2017年9月17日检测到大量海洋尖尾藻（Oxyrrhis marina），其相对丰度为84%。

3. 通过环境DNA技术检出25种有害藻类物种

图4 潜在有害微藻物种（基于害微藻数据库IOC-UNESCO）的总序列数

*主要为硅藻纲和甲藻纲，序列前三分别为Pseudo-nitzschia pungens尖刺拟菱形藻、Pseudo-nitzschia turgidula/cuspidata/lineola细条伪菱形藻、Pseudo-nitzschia australis澳洲拟菱形藻。

本研究通过环境DNA元条形码首次在于维戈河口检测出25种潜在的有害藻类（图4）。其中丰富度最高的是拟菱形藻属，该属物种在沉积物及海水样品中均有检出（拟菱形藻属物种可产生失忆症贝毒）。硅藻纲物种在沉积物样品中比例较高，拟菱形藻属在海水水样中占优势。

小结

● 潜在有害藻类环境DNA监测：除常规水样分析之外，沉积物也是重要的样品来源。上述研究共检测出25种潜在有害物种，并对麻痹性贝类中毒、腹泻性贝类中毒的病原体藻类进行了物种鉴定。

● 使用基于18S rRNA基因V9区的宏条形码测序方法，从物种层面提高了传统方法监测的分辨率，为潜在有害微藻群落组成提供了有价值的新信息，验证了环境DNA技术作为传统形态学鉴定补充手段的有效性。

● 南京大学环境DNA技术团队协同扬子江生态文明创新中心生态健康平台，利用18S rRNA基因V9区的宏条形码技术持续探索太湖真核藻类演化趋势，目前已形成一套系统的有害藻华数据库，并提供问题导向的解决方案。

参考文献：

Ríos-Castro, R., Novoa, B., Hernández-Urcera, J., Rodríguez, F., & Figueras, A. (2023). Harmful algae diversity from a coastal upwelling system detected by high-throughput sequencing. Frontiers in Marine Science, 2023,10.