WikiDer > Штрих-кодирование пыльцевой ДНК

Pollen DNA barcoding
Микроскопическое изображение Лигулярия пыльца

Пыльца Штрих-кодирование ДНК это процесс идентификации пыльца донор растение виды через усиление и последовательность действий специфических, консервативных участков растений ДНК. Возможность точной идентификации пыльцы имеет широкий спектр применения, хотя в прошлом это было сложно из-за ограничений микроскопический идентификация пыльцы.[1]

Пыльца идентифицирована с помощью Штрих-кодирование ДНК включает в себя специфическое нацеливание на участки генов, которые встречаются почти у всех видов растений, но которые сильно варьируются между представителями разных видов. Уникальная последовательность пар оснований для каждого вида в этих целевых областях может использоваться в качестве идентифицирующего признака.

Применение штрих-кодирования пыльцевой ДНК варьируется от криминалистика, к безопасности пищевых продуктов, к сохранение. Каждое из этих полей выигрывает от создания справочных библиотек штрих-кодов растений.[2] Эти библиотеки в значительной степени различаются по размеру и объему своих коллекций, а также по целевым регионам, в которых они специализируются.

Одна из основных проблем идентификации пыльцы заключается в том, что ее часто собирают как смесь пыльцы нескольких видов. Метабаркодирование[3] представляет собой процесс идентификации ДНК отдельных видов из смешанного образца ДНК и обычно используется для каталогизации пыльцы в смешанных количествах пыльцы, обнаруженных у опыляющих животных и в экологическая ДНК (также называемая эДНК), которая представляет собой ДНК, извлеченную прямо из окружающей среды, например из образцов почвы или воды.

Преимущества

Некоторые из основных ограничений микроскопической идентификации - это требования к опыту и времени. Идентификация пыльцы с помощью микроскопии требует высокого уровня знаний в характеристиках пыльцы конкретных изучаемых растений. Имея опыт, все еще может быть чрезвычайно сложно точно идентифицировать пыльцу с высоким таксономическим разрешением.[1] Навыки, необходимые для штрих-кодирования ДНК, встречаются гораздо чаще.[4] упрощая внедрение подхода. Штрих-кодирование пыльцевой ДНК - метод, популярность которого выросла из-за снижения затрат, связанных с методами «секвенирования следующего поколения» (NGS).[5] и эффективность его работы постоянно повышается, в том числе за счет использования подхода двойной индексации.[6] Некоторые из других основных преимуществ включают экономию времени и ресурсов по сравнению с микроскопической идентификацией. Идентификация пыльцы занимает много времени, включая распространение пыльцы на предметном стекле, окрашивание пыльцы для улучшения видимости, затем сосредоточение внимания на отдельных зернах пыльцы и их идентификацию на основе размера, формы, а также формы и количества пор.[7] Если справочная библиотека пыльцы недоступна, пыльцу необходимо собирать с диких образцов или с гербарий образцов, а затем добавляется в справочную библиотеку пыльцы.

Редкие растения, которые посещают некоторые опылители, бывает сложно определить,[8] Используя штрих-кодирование ДНК пыльцы, исследователи могут обнаружить «невидимые» взаимодействия между растениями и опылителями.[9]

Вызовы

Когда дело доходит до генетического штрих-кодирования пыльцы, возникает множество проблем. В усиление Процесс ДНК может означать, что могут быть обнаружены даже небольшие фрагменты ДНК растений, включая фрагменты загрязняющих веществ в образце. Важны строгие процедуры по предотвращению заражения, которым может способствовать устойчивость пыльцевого покрытия, позволяющая вымыть пыльцу от загрязняющих веществ без повреждения внутренней ДНК пыльцы.

Референсные библиотеки штрих-кодов ДНК все еще создаются, и постепенно принимаются стандартизированные целевые области. Эти проблемы, вероятно, связаны с новизной штрих-кодирования ДНК и, вероятно, улучшатся с более широким внедрением штрих-кодирования ДНК в качестве инструмента, используемого систематиками.

Определение количества каждого участника в смешанной нагрузке пыльцы может быть трудным для определения с помощью штрих-кодирования ДНК. Однако ученые смогли сравнить количество пыльцы в порядке ранжирования.[10]

Альтернативы

Нововведения в области автоматизированной микроскопии и программного обеспечения для визуализации предлагают одну потенциальную альтернативу идентификации пыльцы. Используя программное обеспечение для распознавания образов, исследователи разработали программное обеспечение, которое может характеризовать микроскопические изображения пыльцы на основе анализа текстуры.[11]

Целевые регионы

Было несколько различных участков ДНК растений, которые использовались в качестве мишеней для генетического штрих-кодирования, включая rbcL,[2] matK,[12] trnH-psbA,[13] ИТС1[14] и ИТС2. Комбинация rbcL и matK рекомендована для использования в штрих-кодировании ДНК растений. Было обнаружено, что trnL лучше для деградированной ДНК, а ITS1 лучше для дифференциации видов внутри рода.[15]

Приложения

Бабочки собирают нектар из цветка в китайских Гималаях

Использование в сетях опыления

Возможность идентифицировать пыльцу особенно важна при изучении сети опыления которые состоят из всех взаимодействий между растениями и животными, которые облегчают их опыление.[16][17] Определение пыльцы, переносимой насекомыми, помогает ученым понять, какие растения посещают какие насекомые. Насекомые также могут иметь гомологичные особенности, затрудняющие их идентификацию, и сами иногда идентифицируются с помощью генетического штрих-кодирования.[18] (обычно области CO1[19][20]). Не каждое насекомое, которое посещает цветок, является опылителем.[21] У многих отсутствуют такие особенности, как волосы, позволяющие переносить пыльцу, в то время как другие избегают пыльников, содержащих пыльцу, чтобы украсть нектар. Сети опыления становятся более точными за счет включения пыльцы, которую разносят какие насекомые. Некоторые ученые утверждают, что эффективность опыления (ПЭ), которая измеряется путем изучения скорости прорастания семян, полученных из цветов, которые только однажды посещает одно животное, - лучший способ определить, какие животные являются важными опылителями.[22] хотя другие ученые использовали штрих-кодирование ДНК для определения генетического происхождения пыльцы насекомых и утверждали, что это в сочетании с другими признаками является хорошим показателем эффективности опыления.[23] Изучая состав и структуру сетей опыления, защитники природы может понять стабильность сети опыления и определить, какие виды являются наиболее важными, а какие подвержены наибольшему риску нарушения[24] приводит к сокращению количества опылителей.[25]

Еще одним преимуществом штрих-кодирования пыльцевой ДНК является то, что его можно использовать для определения источника пыльцы, обнаруженной на музейных образцах насекомых,[26] и эти записи взаимодействий насекомых и растений можно затем сравнить с современными взаимодействиями, чтобы увидеть, как сети опыления менялись с течением времени.[27] из-за глобального потепления, изменения землепользования и других факторов.

Криминалистика

Возможность точно идентифицировать пыльцу, найденную на доказательствах, помогает судебным следователям определять, из каких регионов были получены доказательства, на основе растений, эндемичных для этих регионов.[28] Кроме того, атмосферная пыльца незаконного происхождения каннабис ферм успешно обнаружены учеными[29] что в будущем может позволить сотрудникам правоохранительных органов сузить районы поиска незаконных хозяйств.

Древняя пыльца

Из-за устойчивой структуры пыльцы, которая эволюционировала, чтобы выжить, иногда переносясь на большие расстояния, сохраняя при этом внутреннюю генетическую информацию нетронутой, происхождение пыльцы, обнаруженной в смеси с древними субстратами, часто можно определить с помощью штрих-кодирования ДНК.

Безопасности пищевых продуктов

Медоносные пчелы переносят пыльцу, а также нектар, используемый при производстве меда. С точки зрения качества и безопасности пищевых продуктов важно понимать, какие продукты пчеловодства употребляют в пищу люди, включая мед, маточное молочко и гранулы пыльцы. Исследователи могут проверить, на каких растениях питались медоносные пчелы, и, таким образом, происхождение нектара, используемого в меде, путем сбора пакетов пыльцы медоносных пчел. угловые нагрузки и идентифицировать пыльцу через метабаркодирование ДНК.[30]

Рекомендации

  1. ^ а б Белл, Карен Л .; де Вер, Наташа; Келлер, Александр; Ричардсон, Родни Т .; Гус, Аннемари; Берджесс, Кевин С .; Броси, Берри Дж. (13 апреля 2016 г.). «Штрих-кодирование пыльцевой ДНК: современные приложения и перспективы на будущее». Геном. 59 (9): 629–640. Дои:10.1139 / gen-2015-0200. HDL:1807/72815. ISSN 0831-2796. PMID 27322652.
  2. ^ а б Белл, Карен Л .; Loeffler, Virginia M .; Броси, Берри Дж. (2017-03-01). «Справочная библиотека rbcL для помощи в идентификации смесей видов растений с помощью метабаркодирования ДНК». Приложения в науках о растениях. 5 (3): 1600110. Дои:10.3732 / apps.1600110. ЧВК 5357121. PMID 28337390.
  3. ^ Кристеску, Мелания Э. (2014). «От штрих-кодирования отдельных лиц до метабаркодирования биологических сообществ: к интегративному подходу к изучению глобального биоразнообразия». Тенденции в экологии и эволюции. 29 (10): 566–571. Дои:10.1016 / j.tree.2014.08.001. PMID 25175416.
  4. ^ Адамович, Сара Дж .; Стейнке, Дирк (10 ноября 2015 г.). «Расширение глобального участия в генетических исследованиях с помощью штрих-кодирования ДНК». Геном. 58 (12): 519–526. Дои:10.1139 / gen-2015-0130. HDL:1807/70679. ISSN 0831-2796. PMID 26642251.
  5. ^ Пак, Санг Тэ; Ким, Джаюнг (ноябрь 2016 г.). «Тенденции секвенирования следующего поколения и новая эра секвенирования всего генома». Международный неврологический журнал. 20 (Приложение 2): S76–83. Дои:10.5213 / In.1632742.371. ЧВК 5169091. PMID 27915479.
  6. ^ Сикель, Вибке; Анкенбранд, Маркус Дж .; Гриммер, Гудрун; Holzschuh, Андреа; Хертель, Стефан; Ланзен, Джонатан; Штеффан-Девентер, Ингольф; Келлер, Александр (22.07.2015). «Повышенная эффективность идентификации смешанных образцов пыльцы с помощью мета-штрих-кодирования с использованием подхода двойной индексации». BMC Ecology. 15: 20. Дои:10.1186 / s12898-015-0051-у. ISSN 1472-6785. ЧВК 4509727. PMID 26194794.
  7. ^ Чжао, Янь-Хуэй; Рен, Цзун-Синь; Ласаро, Ампаро; Ван, Хун; Бернхардт, Питер; Ли, Хай-Донг; Ли, Де-Чжу (24.05.2016). «Цветочные особенности влияют на выбор переносчиков пыльцы в высокогорных сообществах в Гималаях и горах Хэндуан». BMC Ecology. 16: 26. Дои:10.1186 / s12898-016-0080-1. ISSN 1472-6785. ЧВК 4879733. PMID 27221235.
  8. ^ Уилсон, Эрин Э .; Сидху, К. Шина; Леван, Кэтрин Е .; Холуэй, Дэвид А. (ноябрь 2010 г.). «Собирание пыльцы одиночных гавайских пчел выявлено с помощью молекулярного анализа пыльцы». Молекулярная экология. 19 (21): 4823–4829. Дои:10.1111 / j.1365-294X.2010.04849.x. ISSN 1365–294X. PMID 20958818.
  9. ^ Pornon, Андре; Андало, Кристоф; Буррус, Моник; Escaravage, Натали (2017-12-04). «Данные метабаркодирования ДНК раскрывают невидимые сети опыления». Научные отчеты. 7 (1): 16828. Дои:10.1038 / s41598-017-16785-5. ISSN 2045-2322. ЧВК 5715002. PMID 29203872.
  10. ^ Ричардсон, Родни Т .; Линь, Чиа-Хуа; Quijia, Juan O .; Рюсеч, Наталья С .; Гуделл, Карен; Джонсон, Рид М. (30 октября 2015 г.). «Ранговая характеристика скоплений пыльцы, собранных медоносными пчелами, с использованием подхода метабарочного кодирования с несколькими локусами». Приложения в науках о растениях. 3 (11): 1500043. Дои:10.3732 / apps.1500043. ЧВК 4651628. PMID 26649264.
  11. ^ Маркос, Х. Виктор; Нава, Родриго; Кристобаль, Габриэль; Редондо, Рафаэль; Эскаланте-Рамирес, Борис; Буэно, Глория; Дениз, Оскар; Гонсалес-Порто, Амелия; Пардо, Кристина (2015). «Автоматическая идентификация пыльцы с использованием микроскопических изображений и анализа текстуры». Микрон. 68: 36–46. Дои:10.1016 / j.micron.2014.09.002. HDL:10261/102259. PMID 25259684.
  12. ^ Холлингсворт, Питер М .; Форрест, Лаура Л .; Spouge, John L .; Хаджибабаи, Мехрдад; Ратнасингхам, Судживан; ван дер Банк, Мишель; Чейз, Марк В .; Cowan, Robyn S .; Эриксон, Дэвид Л. (2009-08-04). «Штрих-код ДНК для наземных растений». Труды Национальной академии наук. 106 (31): 12794–12797. Дои:10.1073 / pnas.0905845106. ЧВК 2722355. PMID 19666622.
  13. ^ Пан, Сяохуэй; Лю, Чанг; Ши, Линьчунь; Лю, Руи; Лян, Донг; Ли, Хуан; Черный, Стейси С .; Чен, Шилин (14 ноября 2012 г.). «Полезность межгенного спейсерного региона trnH – psbA и его комбинаций в качестве штрих-кода ДНК растений: метаанализ». PLOS ONE. 7 (11): e48833. Дои:10.1371 / journal.pone.0048833. ISSN 1932-6203. ЧВК 3498263. PMID 23155412.
  14. ^ Ван, Синь-Цунь; Лю, Чанг; Хуанг, Лян; Бенгтссон-Пальме, Йохан; Чен, Хаймэй; Чжан, Цзянь-Хуэй; Цай, Дайонг; Ли, Цзянь-Цинь (май 2015 г.). «ITS1: штрих-код ДНК лучше, чем ITS2 у эукариот?». Ресурсы по молекулярной экологии. 15 (3): 573–586. Дои:10.1111/1755-0998.12325. ISSN 1755-0998. PMID 25187125.
  15. ^ Pornon, Андре; Эскараваж, Натали; Буррус, Моник; Голота, Элен; Химун, Орели; Мариетт, Жером; Пеллиццари, Шарлен; Ирибар, Амайя; Этьен, Розелин (2016). «Использование метабаркодирования для выявления и количественной оценки взаимодействий растений и опылителей». Научные отчеты. 6 (1): 27282. Дои:10.1038 / srep27282. ISSN 2045-2322. ЧВК 4891682. PMID 27255732.
  16. ^ Белл, Карен Л .; Фаулер, Джули; Берджесс, Кевин С .; Доббс, Эмили К .; Грюневальд, Дэвид; Лоули, Брайс; Морозуми, Коннор; Броси, Берри Дж. (2017-06-01). «Применение метабаркодирования пыльцевой ДНК для изучения взаимодействий растений и опылителей». Приложения в науках о растениях. 5 (6): 1600124. Дои:10.3732 / apps.1600124. ЧВК 5499302. PMID 28690929.
  17. ^ Галлиот, Жан-Ноэль; Брюнель, Доминик; Берар, Орели; Шово, Орели; Бланшетет, Андре; Ланоре, Лоран; Фарруджа, Энн (01.12.2017). «Изучение сети собирателей насекомых-цветов в сообществе горных лугов с использованием штрих-кодирования ДНК пыльцы». Журнал сохранения насекомых. 21 (5–6): 827–837. Дои:10.1007 / s10841-017-0022-z. ISSN 1366-638X. S2CID 21815003.
  18. ^ Тан, мин; Хардман, Хлоя Дж .; Цзи, Иньцю; Мэн, Гуаньлян; Лю, Шанлинь; Тан, Мейхуа; Ян, Шэньчжоу; Moss, Ellen D .; Ван, Цзясинь (01.09.2015). «Высокопроизводительный мониторинг разнообразия и численности диких пчел с помощью митогеномики». Методы в экологии и эволюции. 6 (9): 1034–1043. Дои:10.1111 / 2041-210x.12416. ISSN 2041–210X. ЧВК 5111398. PMID 27867467.
  19. ^ Hebert, Paul D. N .; Цивинская, Алина; Болл, Шелли Л .; ДеВаард, Джереми Р. (07.02.2003). «Биологическая идентификация с помощью штрих-кодов ДНК». Труды Лондонского королевского общества B: биологические науки. 270 (1512): 313–321. Дои:10.1098 / rspb.2002.2218. ISSN 0962-8452. ЧВК 1691236. PMID 12614582.
  20. ^ Рэйч, Джессика; Бергманн, Тьярд; Пакния, Омид; ДеСалле, Роб; Шируотер, Бернд; Хадрис, Хайке (2017-04-13). «Выбор маркера: неожиданная разрешающая способность неисследованной области CO1 для подходов к многоуровневому штрих-кодированию ДНК». PLOS ONE. 12 (4): e0174842. Дои:10.1371 / journal.pone.0174842. ISSN 1932-6203. ЧВК 5390999. PMID 28406914.
  21. ^ Ballantyne, G .; Baldock, Katherine C.R .; Уилмер, П. Г. (07.09.2015). «Создание более информативных сетей растения-опылители: сети посещений и осаждения пыльцы в сообществе растений вересковых пустошей». Proc. R. Soc. B. 282 (1814): 20151130. Дои:10.1098 / rspb.2015.1130. ISSN 0962-8452. ЧВК 4571695. PMID 26336181.
  22. ^ Кинг, Кэролайн; Баллантайн, Гэвин; Уиллмер, Пэт Г. (01.09.2013). «Почему посещение цветов является плохим показателем опыления: измерение осаждения пыльцы за одно посещение, с последствиями для сетей опыления и сохранения» (PDF). Методы в экологии и эволюции. 4 (9): 811–818. Дои:10.1111 / 2041-210x.12074. HDL:10023/5299. ISSN 2041–210X.
  23. ^ Мацуки, Ю; Татено, Рюноскэ; Шибата, Мицуэ; Исаги, Юджи (1 августа 2008 г.). «Эффективность опыления насекомыми, посещающими цветы, по результатам прямого генетического анализа происхождения пыльцы». Американский журнал ботаники. 95 (8): 925–930. Дои:10.3732 / ajb.0800036. ISSN 0002-9122. PMID 21632415.
  24. ^ Вайнер, Кристиан Натали; Вернер, Майкл; Линсенмайр, Карл Эдуард; Блютген, Нико (01.02.2014). «Воздействие землепользования на сети растения-опылители: сила взаимодействия и специализация предсказывают сокращение количества опылителей». Экология. 95 (2): 466–474. Дои:10.1890/13-0436.1. ISSN 1939-9170. PMID 24669739.
  25. ^ Vamosi, Jana C .; Гун, Ян-Бин; Адамович, Сара Дж .; Пакер, Лоуренс (апрель 2017 г.). «Прогнозирование уменьшения опыления с помощью штрих-кодирования ДНК: потенциальный вклад макроэкологических и макроэволюционных масштабов исследования». Новый Фитолог. 214 (1): 11–18. Дои:10.1111 / nph.14356. ISSN 1469-8137. PMID 27901268.
  26. ^ Шепер, Иерун; Ремер, Менно; ван Кац, Рууд; Ozinga, Wim A .; van der Linden, Giel T. J .; Schaminée, Joop H.J .; Зипель, Хенк; Клейн, Дэвид (9 декабря 2014 г.). «Музейные образцы показывают, что потеря растений-хозяев пыльцы является ключевым фактором сокращения численности диких пчел в Нидерландах». Труды Национальной академии наук. 111 (49): 17552–17557. Дои:10.1073 / pnas.1412973111. ЧВК 4267333. PMID 25422416.
  27. ^ Burkle, Laura A .; Марлин, Джон С .; Найт, Тиффани М. (29 марта 2013 г.). «Взаимодействие растений и опылителей в течение 120 лет: утрата видов, одновременное появление и функции». Наука. 339 (6127): 1611–1615. Дои:10.1126 / science.1232728. ISSN 0036-8075. PMID 23449999. S2CID 14660808.
  28. ^ Miller Coyle, H .; Ladd, C .; Пальмбах, Т .; Ли, Х.С. (июнь 2001 г.). «Зеленая революция: вклад ботаники в судебную экспертизу и борьбу с наркотиками». Хорватский медицинский журнал. 42 (3): 340–345. ISSN 0353-9504. PMID 11387649.
  29. ^ Абулаич, Надя; Триго, М. Мар; Бузиан, Хасан; Кабезудо, Бальтасар; Ресио, Марта; Кадири, Мохамед Эль; Атер, Мохаммед (2013). «Вариации и происхождение атмосферной пыльцы каннабиса, обнаруженного в провинции Тетуан (северо-запад Марокко): 2008–2010 годы». Наука об окружающей среде в целом. 443: 413–419. Дои:10.1016 / j.scitotenv.2012.10.075. PMID 23208276.
  30. ^ Галимберти, Андреа; Маттиа, Фабрицио Де; Бруни, Илария; Scaccabarozzi, Daniela; Сандиониги, Анна; Барбуто, Микела; Казираги, Маурицио; Лабра, Массимо (2014-10-08). «Подход с использованием штрих-кодирования ДНК для характеристики пыльцы, собираемой пчелами». PLOS ONE. 9 (10): e109363. Дои:10.1371 / journal.pone.0109363. ISSN 1932-6203. ЧВК 4190116. PMID 25296114.