DNA-metabarcoding of macroinvertebrates in the biomonitoring system of Lake Baikal

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

In 2019, 6 years after the closure of the Baikal Pulp and Paper Mill, macrozoobenthos was studied using hydrobiological and molecular-genetic (DNA metabarcoding) methods. According to the data obtained by different methods, the quantitative development of macrozoobenthos in the coastal zone of Lake Baikal at depths of up to 5 m, as well as the species composition and structure of its communities are comparable with those in previous years of research. The tendency of increasing the proportion of Oligochaeta since 1968–1971, findings of the Palearctic species Psychomyia flavida Hagen, 1861 (Trichoptera) and Paratanytarsus grimmii (Schneider, 1885) (Chironomidae), not previously encountered in Lake Baikal, indicate an increase in trophicity in the areas studied. The experience of our research can be recommended for improving the biomonitoring system of Lake Baikal, as well as other water bodies.

Толық мәтін

Рұқсат жабық

Авторлар туралы

L. Kravtsova

Limnological Institute SB RAS

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: lk@lin.irk.ru
Ресей, Ulaanbaatarskaya, 3, Irkutsk, 664033

T. Peretolchina

Limnological Institute SB RAS

Email: lk@lin.irk.ru
Ресей, Ulaanbaatarskaya, 3, Irkutsk, 664033

T. Triboy

Limnological Institute SB RAS

Email: lk@lin.irk.ru
Ресей, Ulaanbaatarskaya, 3, Irkutsk, 664033

M. Kovalenkova

Limnological Institute SB RAS

Email: lk@lin.irk.ru
Ресей, Ulaanbaatarskaya, 3, Irkutsk, 664033

I. Nebesnykh

Limnological Institute SB RAS

Email: lk@lin.irk.ru
Ресей, Ulaanbaatarskaya, 3, Irkutsk, 664033

A. Tupikin

Institute of Chemical Biology and Fundamental Medicine SB RAS

Email: lk@lin.irk.ru
Ресей, Akademika Lavrentyeva ave., 8, Novosibirsk, 630090

M. Kabilov

Institute of Chemical Biology and Fundamental Medicine SB RAS

Email: lk@lin.irk.ru
Ресей, Akademika Lavrentyeva ave., 8, Novosibirsk, 630090

Әдебиет тізімі

  1. Ербаева Э. А. Макрозообентос в районе Байкальского ЦБК / Долгосрочное прогнозирование состояния экосистем. Новосибирск: Наука, 1988. С. 150–166.
  2. Израэль Ю. А. Глобальная система наблюдения. Прогноз и оценка изменений состояния окружающей среды. Основы мониторинга // Метеорол. и гидрол. 1974. № 7. C. 3–8.
  3. Израэль Ю. А., Анохин Ю. А. Мониторинг природной среды в регионе оз. Байкал / Проблемы регионального мониторинга состояния озера Байкал. Л.: Гидрометеоиздат, 1983. С. 4–11.
  4. Каплина Г. С. Макрозообентос каменистых грунтов литорали оз. Байкал и его сезонная динамика (данные 1963–1968 гг., район Больших Котов) / Продуктивность Байкала и антропогенные изменения его природы. Иркутск, 1974. С. 126–137.
  5. Кожова О. М. Межгодовые изменения в биоценозах района Утулик-Мурина Южного Байкала / Продуктивность Байкала и антропогенные изменения его природы. Иркутск, 1974. С. 160–172.
  6. Кожова О. М. Биологический мониторинг оз. Байкал и предложения по его усовершенствованию / Проблемы регионального мониторинга состояния озера Байкал. Л.: Гидрометеоиздат, 1983. С. 12–24.
  7. Кожова О. М., Павлов Б. К. Экологический мониторинг. Принципы и методы / Совершенствование регионального мониторинга состояния озера Байкал. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. С. 22–37.
  8. Кожова О. М., Кравцова Л. С. Мониторинг бентоса в районе Байкальского целлюлозно-бумажного комбината / Природные ресурсы, экология и социальная среда Прибайкалья Т. 2. Иркутск: Изд-во Иркутского университета, 1995. С. 63–69.
  9. Кравцова Л. С., Потемкина Т. Г., Механикова И. В., Ижболдина Л. А., Акиншина Т. В., Варыханова К. В. Пространственное распределение бентосных сообществ беспозвоночных животных в южной котловине озера Байкал // Зоология беспозвоночных. 2006. Т. 3. № 1. С. 65–76.
  10. Кравцова Л. С., Ижболдина Л. А., Механикова И. В., Помазкина Г. В., Белых О. И. Натурализация Elodea canadensis Mich. в озере Байкал // РЖБИ. 2010. № 2. С. 2–17. https://doi.org/10.1134/S2075111710030045
  11. Кравцова Л. С., Перетолчина Т.Е, Трибой Т. И., Небесных И. А., Купчинский А. Б., Тупикин А. Е., Кабилов М. Р. Исследование разнообразия гидробионтов Лиственничного залива озера Байкал с использованием ДНК-метабаркодинга // Генетика. 2021. T. 57. № 4. C. 445–453. https://doi.org/10.31857/S0016675821040056
  12. Кравцова Л. С., Перетолчина Т. Е., Трибой Т. И., Небесных И. А., Тупикин А. Е., Кабилов М. Р. Исследование сообществ макробеспозвоночных животных в бухте Большие Коты озера Байкал с использованием ДНК-метабаркодинга // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2023. Т. 27. № 6. C. 694–702. https://doi.org/10.18699/VJGB-23-80
  13. Линевич А. А. Хирономиды Байкала и Прибайкалья. Новосибирск: Наука, 1981. 152 с.
  14. Новикова Л. Н., Островская Р. М., Яковлева Ю. Н., Кожова О. М. Мутагенная активность лигнинсодержащих соединений / Проблемы сохранения биоразнообразия. Новосибирск: Наука, 1998. С. 74–79.
  15. Одум Ю. Экология. М.: Мир, 1986. 376 с.
  16. Павленко В. В., Денисова Т. П. Сравнительное изучение токсикогенетических эффектов промстоков БЦБК и супермутагенов на дафниях // Проблемы регионального мониторинга состояния озера Байкал. Л.: Гидрометеоиздат, 1983. С. 150–154.
  17. Baird D. J., Hajibabaei M. Biomonitoring 2.0: a new paradigm in ecosystem assessment made possible by next-generation DNA sequencing // Mol. Ecol. 2012. № 8. P. 2039–2044. https://doi.org/10.1111/j.1365-294x.2012.05519.x.
  18. Brown K. R., Gerber A., Bedulina D., Timofeev M. A. Human impact and ecosystemic helth at Lake Baikal // Water. 2021. № 4. P. e1528. https://doi.org/10.1002/wat2.1528
  19. Doyle J. J., Dickson E. E. Preservation of plant samples for DNA restriction endonuclease analysis // Taxon. 1987. V. 36. № 4. P. 715–722.
  20. Edgar R. C. Search and clustering orders of magnitude faster than BLAST // Bioinformatics. 2010. V. 26. № 19. P. 2460–2461. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btq461
  21. Edgar R. C. UPARSE: highly accurate OTU sequences from microbial amplicon reads // Nat. Methods. 2013. V. 10. № 10. P. 996–998. https://doi.org/10.1038/nmeth.2604
  22. Edgar R. C. UNOISE2: improved error-correction for Illumina 16S and ITS amplicon sequencing // bioRxiv. 2016. P. 081257. https://doi.org/10.1101/081257
  23. Elbrecht V., Leese F. Can DNA-based ecosystem assessments quantify species abundance? Testing primer bias and biomass-sequence relationships with an innovative metabarcoding protocol // PloS one. 2015. № 7. P. e0130324. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0130324
  24. Elbrecht V., Steinke D. Scaling up DNA metabarcoding for freshwater macrozoobenthos monitoring // Freshw. Biol. 2019. V. 64. № 2. P. 380–387. https://doi.org/10.1111/fwb.13220
  25. Ficetola G.F, Boyer F., Valentini A., Bonin A., Meyer A., Dejean T., Gaboriaud C., Usseglio-Polatera P., Taberlet P. Comparison of markers for the monitoring of freshwater benthic biodiversity through DNA metabarcoding // Mol. Ecol. 2021. V. 30. № 13. P. 3189–3202. https://doi.org/10.1111/mec.15632
  26. Geller J. B., Meyer C. P., Parker M., Hawk H. Redesign of PCR primers for mitochondrial cytochrome c oxidase subunit I for marine invertebrates and application in all-taxa biotic surveys // Mol. Ecol. Resour. 2013. V. 13. № 5. P. 851–861. https://doi.org/10.1111/1755-0998.12138
  27. Gleason J. E., Elbrecht V., Braukmann T. W.A., Hanner R. H., Cottenie K. Assessment of stream macroinvertebrate communities with eDNA is not congruent with tissue-based metabarcoding // Mol. Ecol. 2021. V. 30. № 13. P. 3239–3251. https://doi.org/10.1111/mec.15597
  28. Hampton S. E., McGowan S., Ozersky T., Virdis S. G., Vu T. T., Spanbauer T. L., Kraemer B. M., Swann G., Mackay A. W., Powers S. M. et al. Recent ecological change in ancient lakes // Limnol. Oceanogr. 2018. № 5. P. 2277–2304. https://doi.org/10.1002/lno.10938
  29. Hebert P. D.N., Cywinska A., Ball S. L., De Waard J. R. Biological identifications through DNA barcodes // Proc. Royal Soc. B. 2003. V. 270. P. 313–321. https://doi.org/10.1098/rspb.2002.2218
  30. Hsieh T. C., Ma K. H., Chao A. iNEXT: an R package for rarefaction and extrapolation of species diversity (Hill numbers) // Methods Ecol. Evol. 2016. № 12. P. 1451–1456. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12613
  31. Kravtsova L. S., Izhboldina L. A., Khanaev I. V., Pomazkina G. V., Rodionova E. V., Domysheva V. M., Sakirko M. V., Tomberg I. V., Kostornova T. Ya., Kravchenko O. S., Kupchinsky A. B. Nearshore benthic blooms of filamentous green algae in Lake Baikal // J. Great Lakes Res. 2014. № 2. P. 441–448. https://doi.org/10.1016/j.jglr.2014.02.019
  32. Kravtsova L., Vorobyeva S., Naumova E., Izhboldina L., Mincheva E., Potemkina T., Pomazkina G., Rodionova E., Onishchuk N., Sakirko M., Nebesnykh I., Khanaev I. Response of aquatic organisms communities to global climate changes and anthropogenic impact: evidence from Listvennichny bay of Lake Baikal // Biology. 2021. V. 10. № 9. P. 904. https://doi.org/10.3390/biology10090904
  33. Kuntke F., de Jonge N., Hesselsоe M., Nielsen J. L. Stream water quality assessment by metabarcoding of invertebrates // Ecol. Indic. 2020. P. 111:105982. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.105982
  34. Lacoursière-Roussel A., Howland K., Normandeau E., Grey E. K., Archambault P., Deiner K., Lodge D. M., Hernandez C., Leduc N., Bernatchez L. eDNA metabarcoding as a new surveillance approach for coastal Arctic biodiversity // Ecol. Evol. 2018. V. 8. № 16. P. 7763–7777. https://doi.org/10.1002/ece3.4213
  35. Leray M., Yang J. Y., Meyer C. P., Mills S. C., Aqudelo N., Ranwez V., Boehm J. T., Machida R. A new versatile primer set targeting a short fragment of the mitochondrial COI region for metabarcoding metazoan diversity: application for characterizing coral reef fish gut contents // Front. Zool. 2013. V. 10. № 1. P. 1–14. https://doi.org/10.1186/1742-9994-10-34
  36. Leray M., Knowlton N. DNA barcoding and metabarcoding of standardized samples reveal patterns of marine benthic diversity // PNAS. 2015. 112. № 7. P. 2076–2081. https://doi.org/10.1073/pnas.142499711
  37. Machida R. J., Leray M., Ho S.-L., Knowlton N. Metazoan mitochondrial gene sequence reference datasets for taxonomic assignment of environmental samples // Sci. data. 2017. V. 4. № 1. P. 1–7. https://doi.org/10.1038/sdata.2017.27
  38. Martin P., Kaygorodova I., Sherbakov D. Yu., Verheyen E. Rapidly evolving lineages impede the resolution of phylogenetic relationships among Clitellata (Annelida) // Mol. Phylogen. Evol. 2000. V. 15. № 3. P. 355–368. https://doi.org/10.1006/mpev.1999.0764
  39. Mauffrey F., Cordier T., Apothéloz-Perret-Gentil L., Cermakova K., Merzi T., Delefosse M., Blanc P., Pawlowski J. Benthic monitoring of oil and gas offshore platforms in the North Sea using environmental DNA metabarcoding // Mol. Ecol. 2021. V. 30. № 13. P. 3007–3022. https://doi.org/10.1111/mec.15698
  40. O’Reilly C.M., Alin S. R., Plisnier P. D., Cohen A. S., McKee B. A. Climate change decreases aquatic ecosystem productivity of Lake Tanganyika, Africa // Nature. 2003. № 424. P. 766–768. https://doi.org/10.1038/nature01833
  41. Peretolchina T. E., Khanaev I. V., Enushchenko I. V., Sherbakov D. Y., Kravtsova L. S. The diversity of the Baikal lineage of Hydra oligactis Pallas, 1766: molecular and morphological evidence // Zookeys. 2020. № 912. P. 1–12. https://doi.org/10.3897/zookeys.912.46898
  42. Peretolchina T. E., Sitnikova T. Y., Sherbakov D. Y. The complete mitochondrial genomes of four Baikal molluscs from the endemic family Baicaliidae (Caenogastropoda: Truncatelloida) // J. Molluscan Stud. 2020. V. 86. № 3. P. 201–209. https://doi.org/10.1093/mollus/eyaa004
  43. Piñol J., Mir G., Gomez-Polo P., Agustí N. Universal and blocking primer mismatches limit the use of high-throughput DNA sequencing for the quantitative metabarcoding of arthropods // Mol. Ecol. Resour. 2015. V. 15. № 4. P. 819–830. https://doi.org/10.1111/1755-0998.12355
  44. Reinholdt J. M., Egelyng S. E., Agersnap S., Jessen R. J., Baattrup-Pedersen A., Wiberg-Larsen P., Francis T. P. Seasonal turnover in community composition of stream-associated macroinvertebrates inferred from freshwater environmental DNA metabarcoding // Environ. DNA. 2021. V. 3. № 4. P. 861–876. https://doi.org/10.1002/edn3.193
  45. Romanova E. V., Bukin Y. S., Mikhailov K. V., Logacheva M. D., Aleoshin V. V., Sherbakov D. Y. The mitochondrial genome of a freshwater pelagic amphipod Macrohectopus branickii is among the longest in Metazoa // Genes. 2021. V. 12. № 12. P. 1–25. https://doi.org/10.3390/genes12122030
  46. Schniebs K., Sitnikova T. Y., Vinarski M. V., Müller A., Khanaev I. V., Hundsdoerfer A. K. Morphological and Genetic Variability in Radix auricularia (Mollusca: Gastropoda: Lymnaeidae) of Lake Baikal, Siberia: The Story of An Unfinished Invasion into the Ancient Deepest Lake // Diversity. 2022. V.14. № 7. P. 527. https://doi.org/10.3390/d14070527
  47. Shcherbakov D. Y. Molecular phylogenetic studies on the origin of biodiversity in Lake Baikal // Trends Ecol. Evol. 1999. № 14. P. 92–95. https://doi.org/10.1016/S0169-5347(98)01543-2
  48. Timoshkin O. A. Biodiversity of Baikal fauna: state-of-the-art (Preliminary analysis) // New Scope Boreal Ecosyst. East Sib. 1997. P. 35–76.
  49. Timoshkin O. A., Goulter G., Wada E., Sutuirin A. N., Yuma M., Bondarenko N. A., Melnik N. G., Kravtsova L. S., Obolkina L. A., Karabanov E. B. Is the concept of a universal monitoring system realistic? Landscape-ecological investigations on Lake Baikal (East Siberia) as a possible model // Verh. Internat. Verein. Limnol. 2005. V. 29. P. 315–320. https://doi.org/10.1080/03680770.2005.11902021
  50. Timoshkin O. A., Moore M. V., Kulikova N. N., Tomberg I. V., Malnik V. V., Shimaraev M. N., Troitskaya E. S., Shirokaya A. A., Sinyukovich V. N., Zaitseva E. P., Domysheva V. M., Yamamuro M., Poberezhnaya A. E., Timoshkina E. M. Groundwater contamination by sewage causes benthic algal outbreaks in the littoral zone of Lake Baikal (East Siberia) // J. Great Lakes Res. 2018. V. 44. № 2. P. 230–244. https://doi.org/10.1016/j.jglr.2018.01.008
  51. Valipour M., Bateni S. V., Jun C. Global Surface Temperature: A New Insight // Climate. 2021. № 9. P. 81. https://doi.org/10.3390/cli9050081
  52. Wangensteen O. S., Palacín C., Guardiola M., Turon X. DNA metabarcoding of littoral hard-bottom communities: high diversity and database gaps revealed by two molecular markers // Peer J. 2018. P. e4705. https://doi.org/10.7717/peerj.4705
  53. Watts C., Dopheide A., Holdaway R., Davis C., Wood J., Thornburrow D., Dickie I. A. DNA metabarcoding as a tool for invertebrate community monitoring: a case study comparison with conventional techniques // Austral Entomol. 2019. V. 58. № 3. P. 675–686. https://doi.org/10.1111/aen.12384
  54. Yu D. W., Ji Y., Emerson B. C., Wang X., Ye C., Yang C., Ding Z. Biodiversity soup: metabarcoding of arthropods for rapid biodiversity assessment and biomonitoring // Methods Ecol. Evol. 2012. № 3. P. 613–623. https://doi.org/10.1111/j.2041-210X.2012.00198.x

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу
2. Fig. 1. Map-scheme of quantitative sampling of macrozoobenthos in the coastal zone of South Baikal (July 2019). Sections 1, 2, 4 are located in the area of ​​the former discharge of the Baikal Pulp and Paper Mill; IV - in the control area 5 km north-east from the discharge.

Жүктеу (25KB)
Метадеректер
3. Fig. 2. Relative abundance of higher taxa of macroinvertebrates at the “control” (a) and “discharge” (b) in the coastal zone of Lake Baikal based on hydrobiological and molecular genetic data transformed by the “square root” function. The abscissa axis shows the observation periods: 1963–1965 (before the launch of the BPPM), 1975–1995 (during the operation of the BPPM), 2019 (six years after the closure of the BPPM), 2019* – relative abundance of OTUs; the ordinate axis shows the proportion of the relative abundance of OTUs and macroinvertebrates.

Жүктеу (82KB)
Метадеректер
4. Fig. 3. Macroinvertebrate communities common in the studied areas of the coastal zone of Lake Baikal (July 2019). Clusters of OTUs of species rank: (a) – community dominated by C. amauronius (Mollusca), (b) – dominated by S. baicalensis (Chironomidae), (c) – dominated by P. aculiferum (Mollusca). The heat map characterizes the distribution of species on different types of bottom sediments at the “control” (K) and at the “discharge” (C). The color gradient of the scale corresponds to the logarithmic indices of the relative abundance of OTUs that make up the communities.

Жүктеу (64KB)
Метадеректер
5. Fig. 4. The proportion of dominant, subdominant and minor species-rank OTUs in communities (a), (b), (c) identified in the coastal zone of Lake Baikal (July 2019). The ordinate axis shows the relative abundance of OTUs (% of the total number of reads per community); the abscissa axis shows species-rank OTUs ranked in order of decreasing relative abundance.

Жүктеу (49KB)
Метадеректер

© Russian Academy of Sciences, 2025