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Die globale Biodiversität nimmt in einem zunehmend alarmierenden Tempo ab. Effektive Maßnahmen zur Minderung oder Umkehrung dieser Rückgänge erfordern Daten zum Zustand von Ökosystemen, die selten verfügbar sind. Morphologie-basierte Bioassessments sind schwer zu skalieren, begrenzt in ihrem Umfang, mit hohen Kosten verbunden, erfordern qualifizierte Taxonomen und können zwischen Praktikern inkonsistent angewendet werden. Die Metabarcodierung mit Umwelt-DNA (eDNA) bietet eine leistungsstarke, reproduzierbare und skalierbare Lösung, die relativ kostengünstig und mit minimaler Expertise für die Probenahme über den Stammbaum des Lebens erforschen kann. Es bleibt jedoch erforderlich, die komplexen, multidimensionalen Gemeinschaftsinformationen in einfache, interpretierbare Metriken der ökologischen Gesundheit für Umweltmanagementzwecke zu kondensieren. Wir entwickelten einen taxa-unabhängigen Gemeinschaftsindex (TICI), der objektiv Indikatorwerte den Amplikonsequenzvarianten (ASVs) zuweist und die statistische Power und den Nutzen von eDNA-basierten Bioassessments signifikant verbessert. Der Trainingsschritt des TICI-Modells verwendet den iterativen Lernalgorithmus von Chessman, um Gesundheitsindikatorwerte einer Vielzahl von ASVs zuzuweisen, die in einem weiten geografischen Raum häufig vorkommen. Neue Standorte können dann durch das Mittel der Indikatorwerte der anwesenden ASVs hinsichtlich ihrer ökologischen Gesundheit bewertet werden. Wir trainierten ein TICI-Modell mit einem eDNA-Datensatz von 53 gut untersuchten Überwachungsstandorten entlang von Flüssen in Neuseeland, die jeweils mit einem hohen Maß an biologischer Replikation (n = 16) beprobt wurden. Acht Metabarcodierungs-Assays mit kurzen Amplikonen wurden verwendet, um Daten aus einer breiten taxonomischen Vielfalt zu generieren, einschließlich Bakterien, Mikroeukaryoten, Pilzen, Pflanzen und Tieren. Standort-spezifische TICI-Werte korrelierten stark mit historischen Gewässerzustandswerten aus Makroinvertabratenbewertungen (Makroinvertebraten-Gemeinschaftsindex oder MCI; R² = 0,82), und die Variation der TICI zwischen den Probenreplikaten war minimal (CV = 0,013). Zusammengefasst zeigt dies das Potenzial der taxa-unabhängigen eDNA-Analyse, eine zuverlässige, robuste und kostengünstige Bewertung der ökologischen Gesundheit zu liefern, die für Umweltmanager, Entscheidungsträger und die breitere Gemeinschaft zugänglich ist.
Wilkinson et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.