赤水河是长江上游右岸一级支流,发源于乌蒙山北麓的云南省镇雄县板桥镇,在四川省合江县汇入长江,全长437 km,流域面积21 010 km2。赤水河流域生境复杂、生物多样性高,在2007年调查中,共采集到鱼类119种(亚种),隶属于5目16科75属。在2019—2020年间的调查中,共发现鱼类125种(亚种),隶属于7目20科80属,其中存在外来鱼类13种,隶属于5目6科11属,是长江上游珍稀特有鱼类国家级自然保护区的重要组成部分[1⇓-3]。赤水河河源段位于长江上游珍稀特有鱼类国家级自然保护区核心区云南段,近年保护区内小水电的清理在一定程度上消除了生境破碎化、片断化,但由于部分水电站拆除不完全,河道内障碍物、建筑垃圾增多等因素,局部生境仍被严重破坏,鱼类栖息地未得到完全自然恢复[4],本地保护鱼种如岩原鲤(Procypris rabaudi) [5]、鲈鲤(Percocypris pingi)、石爬鮡( Euchiloglanis spp.)等的生境依旧处于胁迫状态。
生物通过产生粪便、尿液、唾液、皮肤细胞的方式将DNA排出或脱落到周围环境中,这类大量存在于环境中的DNA片段总和被称为环境DNA (Environmental DNA,eDNA)[6]。eDNA技术是指直接从水体、土壤、沉积物等环境样本中提取DNA片段,然后通过DNA测序和qPCR等分子生物学检测技术来定性或定量目标生物,从而确定目标生物在该环境中的分布及功能特征的研究方法。该方法应用在鱼类资源调查上具有一定的创新性,调查过程不依赖动物样本,不受禁捕的限制,可以大量采样[7];eDNA技术进行资源调查相对传统调查成本较低,对分类学鉴定专业知识要求较低,生态环境侵入性低、影响较小[8];eDNA技术能检测出传统鱼类多样性调查手段难以捕获的物种,但因假阳性和DNA污染等情况的存在,其适合作为鱼类资源调查的一个重要补充手段[9]。利用eDNA进行资源调查不能完全替代传统的鱼类调查方法,但该技术具有对生物体以及生态环境无害、操作简单、高灵敏度以及高检测率等诸多优势,随着数据库的持续完善,其适用性会越来越强[10]。
本次调查采用传统捕捞方式和采集水样检测环境DNA相结合的技术方法,于2020—2021年对赤水河河源段的鱼类资源现状进行调查,分析其种类组成和数量结构、优势种、生物多样性及鱼类栖息分布状况,既弥补了传统捕捞方法调查不够全面的不足,也在一定程度解决了eENA技术出现假阳性的问题,旨在为保护区鱼类生物多样性保护提供管理依据。
1 材料与方法
1.1 样品采集
在赤水河河源段的保护区水域布设18个调查站位(表1),其中赤水河干流10个、支流8个,利用笼壶、抛撒掩网和定置三重刺网3种类型渔具对该区域的鱼类进行捕捞。同时在赤水河河源段主要支流及干流设置的18个采样点中选取7个点(鱼洞、罗甸、小三峡、天生桥、石坎、河口、苦竹塘)采集eDNA水样。
表1 赤水河河源段鱼类资源调查站位分布表
Tab.1
| 序号 No. | 站位 Stations | 调查手段 Monitoring methods | 所属河流 Owning rivers | 坐标 Coordinate | 调查时段 Monitoring time |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 落水洞 | 传统捕捞 | 干流 | 104.91°E、27.56°N | 2020-05-12 |
| 2 | 鱼洞 | eDNA、传统捕捞 | 干流 | 105.03°E、27.62°N | 2020-06-14—06-19 2021-05-12—05-14 |
| 3 | 鱼洞电站坝址 | 传统捕捞 | 干流 | 105.02°E、27.66°N | 2020-06-14—06-19 |
| 4 | 罗甸村 | eDNA、传统捕捞 | 妥泥河(支流) | 105.02°E、27.68°N | 2020-09-22—09-23 |
| 5 | 车子坝 | 传统捕捞 | 干流 | 105.14°E、27.71°N | 2020-09-22—09-23 |
| 6 | 二龙抢宝 | 传统捕捞 | 扎西河(支流) | 105.18°E、27.75°N | 2020-06-14—06-19 2021-05-12—05-14 |
| 7 | 河口村 | eDNA、传统捕捞 | 干流 | 105.19°E、27.79°N | 2020-06-14—06-19 2020-08-14—08-19 2021-10-23 |
| 8 | 石坎电站坝址 | eDNA、传统捕捞 | 扎西河(支流) | 105.09°E、27.79°N | 2020-08-14—08-19 2021-10-23 |
| 9 | 渡口 | 传统捕捞 | 干流 | 105.20°E、27.78°N | 2020-06-14—06-19 |
| 10 | 苦竹塘 | eDNA、传统捕捞 | 倒流河(支流) | 105.26°E、27.79°N | 2020-06-16 2020-08-14—08-19 2021-05-12—05-14 |
| 11 | 倒流河云南边界 | 传统捕捞 | 倒流河(支流) | 105.29°E、27.81°N | 2020-06-16 |
| 12 | 斑鸠井 | 传统捕捞 | 干流 | 105.22°E、27.76°N | 2020-09-22—09-23 2021-05-12—05-14 |
| 13 | 新滩 | 传统捕捞 | 干流 | 105.25°E、27.73°N | 2020-06-14—06-19 2021-10-23 |
| 14 | 小三峡 | eDNA、传统捕捞 | 干流 | 105.28°E、27.72°N | 2020-06-14—06-19 2020-08-14—08-19 2020-09-22—09-23 2021-05-12—05-14 2021-10-23 |
| 15 | 玉田电站坝址 | 传统捕捞 | 干流 | 105.11°E、27.70°N | 2020-06-14—06-19 |
| 16 | 龙洞村 | 传统捕捞 | 铜车河(支流) | 105.20°E、27.74°N | 2020-06-14—06-19 2021-05-12—05-14 |
| 17 | 天生桥 | eDNA、传统捕捞 | 铜车河(支流) | 105.20°E、27.65°N | 2020-06-14—06-19 2020-08-14—08-19 |
| 18 | 母享付家寨 | 传统捕捞 | 铜车河(支流) | 105.17°E、27.57°N | 2020-06-14—06-19 2020-09-22—09-23 2021-05-12—05-14 |
1.2 样品鉴定与检测
1.3 数据分析
使用相对重要性指数(IRI)[17]计算鱼类群落优势种的成分:
式(1)中:N为某种鱼类尾数占总尾数的百分比;W为某种鱼类重量占总重量的百分比;F为某种鱼类在调查站位出现的次数占在总站位中的百分比。将IRI>1 000的种类作为优势种;100<IRI≤1 000的种类作为常见种;10≤IRI≤100的物种作为一般种;IRI<10的物种作为稀有种。
式(2)~(4)中:S为调查所获鱼类种数;W为该调查总渔获重量;Pi为第i种重量占总渔获重量的比例。
2 结果与分析
2.1 种类组成
传统捕捞方式渔获物的调查结果如表2所示,共采集鱼类23种,占本区域共有鱼类种类数的47.91%,涉及2目5科22属。其中,鲤科鱼类比例最高,共15种;鲿科,2种;鳅科2种;平鳍鳅科与鮡科各2种。
表2 调查期渔获物名录
Tab.2
| 目 Orders | 科 Families | 属 Genus | 种 Species | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 鲤形目 Cypriniformes | 鲤科 Cyprinidae | 白甲鱼属Onychostoma | 白甲鱼Onychostoma sima | ||
| 草鱼属Ctenopharyngodon | 草鱼Ctenopharyngodon idellus | ||||
| 鱲属Hemibarbus | 唇䱻Hemibarbus labeo | ||||
| 鲫属Carassius | 鲫Carassius auratus | ||||
| 鱲属Zacco | 宽鳍鱲Zacco platypus | ||||
| 裂腹鱼属Schizothorax | 昆明裂腹鱼Schizothorax grahami 四川裂腹鱼Schizothorax kozlovi Nikolsky | ||||
| 鲈鲤属Percocypris | 鲈鲤Percocypris pingi | ||||
| 鲤形目 Cypriniformes | 鲤科 Cyprinidae | 麦穗鱼属Pseudorasbora | 麦穗鱼Pseudorasbora parva | ||
| 墨头鱼属Garra pingi | 墨头鱼Garra pingi pingi | ||||
| 红鲌属Erythroculter | 翘嘴红鲌Erythroculter ilishaeformis | ||||
| 倒刺鲃属Spinibarbus | 中华倒刺鲃Spinibarbus sinensis | ||||
| 泉水鱼属Semilabeo | 泉水鱼Semilabeo prochilus | ||||
| 光唇鱼属Acrossocheilus | 云南光唇鱼Acrossocheilus yunnanensis | ||||
| 盘鮈属Discogobio | 云南盘鮈Discogobio yunnanensis | ||||
| 平鳍鳅科 Homalopteridae | 华吸鳅属Sinogastromyzon | 西昌华吸鳅Sinogastromyzon sichangensis | |||
| 后平鳅属Metahornaloptera | 峨眉后平鳅Metahomaloptera omeiensis omeiensis | ||||
| 鳅科 Cobitidae | 副鳅属Paracobitis | 红尾副鳅Paracobitis variegatus | |||
| 高原鳅属Trilophysa | 贝氏高原鳅Trilophysa bleekeri | ||||
| 鲇形目 Siluriformes | 鮡科 Sisoridae | 纹胸鮡属Glyptothorax | 中华纹胸鮡Glyptothorax sinensis | ||
| 石爬鮡属Euchiloglanis | 石爬鮡Euchiloglanis spp. | ||||
| 鲿科 Bagridae | 黄颡鱼属Pelteobaggrus | 光泽黄颡Pelteobaggrus nitidus | |||
| 拟鲿属Pseudobagrus | 乌苏拟鲿Pseudobagrus ussuriensis | ||||
表3 渔获物结构
Tab.3
| 种类 Species | 重量/g Weight | 数量/ind Quantity | 重量占比/% Proportion of weight | 数量占比/% Proportion of quantity | 相对重要性指数 IRI |
|---|---|---|---|---|---|
| 石爬鮡Euchiloglanis spp. | 6.2 | 1 | 0.02 | 0.13 | 15.15 |
| 中华纹胸鮡G.sinensis | 13.6 | 1 | 0.05 | 0.13 | 17.82 |
| 光泽黄颡P.nitidus | 17.2 | 1 | 0.06 | 0.13 | 19.12 |
| 草鱼C.idellus | 22.0 | 1 | 0.08 | 0.13 | 20.84 |
| 中华倒刺鲃S.sinensis | 44.4 | 1 | 0.16 | 0.13 | 28.91 |
| 鲈鲤P.pingi | 45.0 | 2 | 0.16 | 0.26 | 42.05 |
| 乌苏拟鲿P.ussuriensis | 18.5 | 3 | 0.07 | 0.39 | 45.42 |
| 麦穗鱼P.parva | 15.4 | 4 | 0.06 | 0.52 | 57.23 |
| 鲫C.auratus | 141.3 | 3 | 0.51 | 0.39 | 89.66 |
| 四川裂腹鱼S.kozlovi Nikolsky | 367.0 | 4 | 1.32 | 0.52 | 183.88 |
| 贝氏高原鳅T.bleekeri | 39.6 | 14 | 0.14 | 1.81 | 195.14 |
| 墨头鱼G.pingi pingi | 526.4 | 4 | 1.9 | 0.52 | 241.3 |
| 峨眉后平鳅M.omeiensis omeiensis | 241.2 | 16 | 0.87 | 2.07 | 293.6 |
| 唇䱻H.labeo | 459.4 | 12 | 1.65 | 1.55 | 320.52 |
| 云南盘鮈D.yunnanensis | 167.1 | 22 | 0.60 | 2.84 | 344.43 |
| 红尾副鳅P.variegatus | 241.7 | 23 | 0.87 | 2.97 | 384.22 |
| 白甲鱼O.sima | 1 516.6 | 6 | 5.46 | 0.78 | 623.83 |
| 西昌华吸鳅S.sichangensis | 177.0 | 46 | 0.64 | 5.94 | 658.07 |
| 翘嘴红鲌E.ilishaeformis | 1 816.8 | 1 | 6.54 | 0.13 | 667.37 |
| 泉水鱼S.prochilus | 2 797.6 | 103 | 10.08 | 13.31 | 2 338.50 |
| 宽鳍鱲Z.platypus | 1 358.9 | 150 | 4.90 | 19.38 | 2 427.49 |
| 云南光唇鱼A.yunnanensis | 4 635.2 | 154 | 16.70 | 19.90 | 3 659.35 |
| 昆明裂腹鱼S.grahami | 13 092.8 | 202 | 47.16 | 26.10 | 7 326.09 |
| 合计 Total | 27 760.9 | 774 |
eDNA技术分析检测出鱼类4目8科38属40种,其中石坎共有鱼类3目8科17属17种;河口共有4目8科20属21种;苦竹塘共有3目7科17属17种;小三峡共有4目8科25属28种;天生桥共有3目7科18属18种;罗甸共有3目7科30属34种;鱼洞共有4目8科19属19种(表4)。
表4 基于eDNA检测各站位的鱼类序列比对结果
Tab.4
| 种类 Species | 石坎 Shikan | 河口 Hekou | 苦竹塘 Kuzhutang | 小三峡 Xiaosanxia | 天生桥 Tianshengqiao | 罗甸 Luodian | 鱼洞 Yudong |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 西昌华吸鳅S.sichangensis | + | + | + | + | + | + | + |
| 云南光唇鱼A.yunnanensis | + | + | + | + | + | + | + |
| 宽鳍鱲Z.platypus | + | + | + | + | + | + | + |
| 短体副鳅Homatula potanini | + | + | + | + | + | + | + |
| 峨眉后平鳅M.omeiensis | + | + | + | + | + | + | + |
| 泉水鱼P.prochilus | + | + | + | + | + | + | |
| 四川爬岩鳅Beaufortia szechuanensis | + | + | + | + | + | + | |
| 白甲鱼O.sima | + | + | |||||
| 黄石爬鮡Euchiloglanis kishinouyei | + | + | + | + | + | ||
| 宽唇华缨鱼Sinocrossocheilus labiatus | + | + | + | + | |||
| 中华倒刺鲃S.sinensis | + | + | + | + | + | ||
| 泥鳅Misgurnus anguillicaudatus | + | + | + | + | + | + | |
| 俄罗斯鲟Acipenser gueldenstaedtiii | + | + | + | ||||
| 昆明裂腹鱼S.grahami | + | + | + | + | + | + | |
| 宽口光唇鱼Acrossocheilus monticola | + | ||||||
| 大口鲇Silurus meridionalis | + | + | |||||
| 翘嘴红鲌E.ilishaeformis | + | ||||||
| 鳙Hypophthalmichthys nobilis | + | + | + | + | + | ||
| 䱗HemiCulter leucisculus | + | + | + | ||||
| 中华纹胸鮡G.sinensis | + | + | |||||
| 四川华吸鳅Sinogastromyzon szechuanensis | + | + | + | + | + | + | |
| 细体拟鲿Pseudobagrus pratti | + | ||||||
| 鲤Cyprinus carpio | + | + | + | + | + | + | + |
| 墨头鱼G.pingi pingi | + | + | + | ||||
| 青鱼Mylopharyngodon piceus | + | + | |||||
| 南方拟䱗Pseudohemiculter dispar | + | + | |||||
| 草鱼C.idella | + | + | + | + | |||
| 鲢H.molitrix | + | + | + | + | |||
| 鲫C.auratus | + | + | + | + | + | ||
| 云南盘鮈D.yunnanensis | + | + | + | ||||
| 斯氏高原鳅Triplophysa | + | + | |||||
| 波氏吻虾虎鱼Rhinogobius cliffordpopei | + | + | + | + | + | + | |
| 中华沙鳅Sinibotia superciliaris | + | + | |||||
| 黄颡鱼Tachysurus fulvidraco | + | + | |||||
| 铜鱼Coreius heterodon | + | + | |||||
| 厚颌鲂Megalobrama pellegrini | + | + | |||||
| 胡子鲇Clarias gariepinus | + | + | + | ||||
| 马口鱼Opsariichthys bidens | + | + | + | + | |||
| 赤眼鳟Squaliobarbus curriculus | + | ||||||
| 鲇鱼Silurus asotus | + | ||||||
| 合计Total | 17 | 21 | 17 | 28 | 18 | 34 | 19 |
注:“+”代表该物种于某站位出现。
Note:“+” meant that the species appeared in a station.
本次渔获物种类鉴定与eDNA技术共检测到48种鱼类,隶属于4目10科41属,与传统调查渔获物种类共有15种,其中鲤科鱼类比例最高,主要优势种为昆明裂腹鱼、云南光唇鱼、宽鳍鱲、泉水鱼。
2.2 鱼类资源分布特征
本次调查以2020年为主,因甲方资金问题,而顺延至来年,但2021年采样期间为雨季,因此渔获物少,导致无法作多样性分析。在2020年度调查期间采集鱼类19种,占本次调查总数的82.6%,其中铜车河采集鱼类13种,占总数的56.5%;倒流河采集鱼类5种,占总数的21.7%;石坎河采集鱼类3种,占总数的13.0%。各河段鱼类组成存在差异,干流>铜车河>倒流河>石坎河,干流鱼类物种更加丰富。
调查期间干流各个站点平均鱼类捕获重量为2 636 g,个体全长分布在2.1~37.0 cm之间,大个体占比较高;铜车河站点平均鱼类渔获重量为748 g,个体全长分布在2.8~22.5 cm之间;倒流河站点平均鱼类渔获重量为242 g,个体全长分布在4.6~13.5 cm之间;石坎河上游各个站点平均鱼类渔获重量为58.5 g,个体全长分布在4.0~15.0 cm之间;支流受流量、饵料生物及生态环境因素影响,其鱼类个体整体偏小。干、支流在鱼类资源量方面存在差异。
2.3 鱼类多样性分析
Shannon-Wiener多样性指数基于物种数量反映群落种类多样性,群落中生物种类增多代表了群落的复杂程度增高,即H'值愈大,群落所含的信息量愈大[18]。2020—2021年度调查河段渔获物Shannon-Wiener多样性指数为2.99,表明该河段总体鱼类资源相对丰富,群落结构相对稳定。Margalef丰富度指数指一个群落或环境中物种数目的多寡,亦表示生物群聚(或样品)中种类丰富度程度的指数[19⇓-21]。调查河段总渔获物Margalef丰富度指数(D)为3.31,表明调查区域鱼类资源种类数相对丰富,生物多样性结构相对完好,鱼类组成及种群结构稳定。Pielou均匀度指数(J)是一个用于反映物种个体数目在群落中分配的均匀程的指数[19⇓-21],调查河段总渔获物均匀度指数为0.66,种群结构分布较均匀,群落结构稳定(表5)。
表5 渔获物生物多样性指数
Tab.5
| 多样性指数H' Diversity index | 丰富度指数D Richness index | 均匀度指数J Evenness index |
|---|---|---|
| 2.99 | 3.31 | 0.66 |
表6 基于eDNA检测各站位的鱼类群落多样性指数
Tab.6
| 站位 Stations | 覆盖范围 Goods_coverage | 均匀度指数J Evenness index | 多样性指数H' Diversity index | 丰富度指数D Richness index |
|---|---|---|---|---|
| 石坎Shikan | 0.997 982 | 0.116 329 | 0.730 75 | 0.178 740 |
| 河口Hekou | 0.998 233 | 0.315 754 | 2.032 14 | 0.637 420 |
| 苦竹塘Kuzhutang | 0.997 309 | 0.198 296 | 1.305 57 | 0.353 630 |
| 小三峡Xiaosanxia | 0.995 029 | 0.398 762 | 3.064 25 | 0.819 579 |
| 天生桥Tianshengqiao | 0.997 715 | 0.322 568 | 2.302 38 | 0.567 267 |
| 罗甸Luodian | 0.979 339 | 0.388 947 | 3.658 45 | 0.823 385 |
| 鱼洞Yudong | 0.920 184 | 0.801 560 | 9.422 24 | 0.991 747 |
基于eDNA检测各站位的鱼类群落多样性指数分析结果如表6所示,从中可知,鱼洞、罗甸和小三峡的鱼类多样性更加丰富,鱼洞位于调查区干流上游,罗甸位于调查区干流中游,小三峡位于调查区干流下游,其他采样点则是分布于主要支流。调查区域干流的鱼类资源比支流区域更丰富,鱼类多样性也更高。
3 讨论
本次调查采用现场捕捞方式和eDNA技术相结合的方法,共调查到48种鱼类,隶属于4目10科41属。传统捕捞方式共采集鱼类23种,占本次调查中赤水河河源段鱼类种类数的47.91%,涉及2目5科22属,其中鲤科鱼类比例最高,共15种;鲿科、鳅科、平鳍鳅科与鮡科各2种。根据鱼类相对重要性指数(IRI)计算结果,昆明裂腹鱼、云南光唇鱼、宽鳍鱲、泉水鱼为保护区调查河段的优势种。黎良等[22]在2011至2023年对赤水河赤水市江段进行了渔获物调查,其结果显示共采集到鱼类58种,隶属于3目10科47属,与本次调查相比,其调查时间更长,采集频率更高,因此得到的种类更加丰富,并且由于采样地点的不同,优势种群有一定的差异。夏治俊等[23]在2020年利用定置刺网等工具对赤水河流域的鱼类物种多样性进行了研究,结果显示赤水河鱼类物种多样性仍然保持了较高水平。本次调查的Shannon-Wiener多样性指数(H')和Margalef种类丰富度指数(D)也显示保护区域的鱼类资源种类数相对丰富,生物多样性结构相对完好,鱼类组成及种群结构稳定。
本次eDNA调查,共检测出4目8科28属40种。考虑到网具、捕鱼技术、鱼类生活习性和鱼类数量等因素,利用eDNA检测的种类数较传统捕捞方式更加全面。郭宁宁等[24]利用eDNA技术于2021年9月对赤水河流域开展了鱼类多样性、分布及其特征调查,设置了52个采样点,其采样点设置比本研究eDNA技术调查采样点(7个)多45个,共调查到6目18科62属77种鱼类,比本次河源段调查(40种)多出37种。经分析,存在差异可能是郭宁宁等[24]调查的范围更大,调查频次更加密集,且调查区域不同导致的。本次调查区域部分支流存在水量较少等情况,几条支流存在只有雨季才有的现象,这部分支流的鱼类多样性不高,鱼类资源不够丰富,导致调查出的鱼类种类数量较少。本研究eDNA分析结果显示,罗甸和小三峡的鱼类种类最多,分别为34种和28种,其中罗甸采样点处于妥泥河河口处,小三峡处于干流下流区域。干流区域的鱼类种类更加丰富,与渔获物种类分析结果一致。
在2020—2021年调查过程中,小三峡、鱼洞调查点基因含量水平较高,物种相对丰富,而且小三峡段还检测到部分洄游性鱼类基因片段,证明赤水河下游鱼类在繁殖季节可上溯至此,下一步应有针对性地加强重点物种调查,加强保护措施。在上游鱼洞调查水域检测到有铜鱼基因片段信息,可能是放流品种在此区域活动停留导致的。在检测过程中检测到四大家鱼、鲤、鲫和鲟鱼,可能是养殖或者食用品种基因片段混杂导致的。考虑到采样点的分布集中在干、支流区域,因此分别对干、支流的资源量进行统计,发现干、支流在鱼类资源量方面存在显著差异,干流的鱼类种类数目比支流更加丰富,同时在干、支流的同种类鱼类中,干流的鱼体显著大于支流,推测是受流量、饵料生物、生态环境因素和保护力度的影响。在后期鱼类多样性保护上,应加强干流保护区核心区的保护,逐步加强支流资源量恢复措施,提升整体资源水平。
参考文献
赤水河鱼类资源的现状与保护
[J].
赤水河是长江上游右岸一级支流, 为长江上游珍稀特有鱼类国家级自然保护区的重要组成部分。为了了解赤水河鱼类资源现状, 于2007年4–10月在赤水河流域进行了鱼类资源调查。在干、支流共51个采样点采集了鱼类标本; 对茅台镇、赤水市和合江县三个江段的渔获物进行了统计和分析。共采集到鱼类119种(亚种), 隶属于5目16科75属。其中25种为该水域的新记录; 34种为长江上游特有鱼类, 尤其是宽唇华缨鱼(Sinocrossocheilus labiatus)仅分布于赤水河。在上、中、下游分别采集到鱼类36、61和100种。宽鳍鱲(Zacco platypus)、中华倒刺鲃(Spinibarbus sinensis)、光泽黄颡鱼(Pelteobagrus nitidus)、张 (Hemiculter tchangi)和蛇鮈(Saurogobio dabryi)为赤水河中主要的经济鱼类, 同时, 各江段渔获物的组成也存在一定的差别。本研究表明, 赤水河流域鱼类种类相对丰富, 但过度捕捞和涉水活动导致鱼类资源出现了一定程度的衰减。
基于eDNA技术的舟山近海中国团扇鳐定性与定量分析
[J].
Environmental DNA analysis for estimating the abundance and biomass of stream fish
[J].
Estimating species richness using environmental DNA
[J].The foundation for any ecological study and for the effective management of biodiversity in natural systems requires knowing what species are present in an ecosystem. We assessed fish communities in a stream using two methods, depletion-based electrofishing and environmental DNA metabarcoding (eDNA) from water samples, to test the hypothesis that eDNA provides an alternative means of determining species richness and species identities for a natural ecosystem. In a northern Indiana stream, electrofishing yielded a direct estimate of 12 species and a mean estimated richness (Chao II estimator) of 16.6 species with a 95% confidence interval from 12.8 to 42.2. eDNA sampling detected an additional four species, congruent with the mean Chao II estimate from electrofishing. This increased detection rate for fish species between methods suggests that eDNA sampling can enhance estimation of fish fauna in flowing waters while having minimal sampling impacts on fish and their habitat. Modern genetic approaches therefore have the potential to transform our ability to build a more complete list of species for ecological investigations and inform management of aquatic ecosystems.
MiFish,a set of universal PCR primers for metabarcoding environmental DNA from fishes:detection of more than 230 subtropical marine species
[J].We developed a set of universal PCR primers (MiFish-U/E) for metabarcoding environmental DNA (eDNA) from fishes. Primers were designed using aligned whole mitochondrial genome (mitogenome) sequences from 880 species, supplemented by partial mitogenome sequences from 160 elasmobranchs (sharks and rays). The primers target a hypervariable region of the 12S rRNA gene (163–185 bp), which contains sufficient information to identify fishes to taxonomic family, genus and species except for some closely related congeners. To test versatility of the primers across a diverse range of fishes, we sampled eDNA from four tanks in the Okinawa Churaumi Aquarium with known species compositions, prepared dual-indexed libraries and performed paired-end sequencing of the region using high-throughput next-generation sequencing technologies. Out of the 180 marine fish species contained in the four tanks with reference sequences in a custom database, we detected 168 species (93.3%) distributed across 59 families and 123 genera. These fishes are not only taxonomically diverse, ranging from sharks and rays to higher teleosts, but are also greatly varied in their ecology, including both pelagic and benthic species living in shallow coastal to deep waters. We also sampled natural seawaters around coral reefs near the aquarium and detected 93 fish species using this approach. Of the 93 species, 64 were not detected in the four aquarium tanks, rendering the total number of species detected to 232 (from 70 families and 152 genera). The metabarcoding approach presented here is non-invasive, more efficient, more cost-effective and more sensitive than the traditional survey methods. It has the potential to serve as an alternative (or complementary) tool for biodiversity monitoring that revolutionizes natural resource management and ecological studies of fish communities on larger spatial and temporal scales.
表1