长期研究对于理解进化过程和适应机制至关重要。一般来说, 这些研究需要在研究人员生命期之外做出承诺。在这里, 一个强大的方法被描述, 极大地推进了国家的艺术数据收集, 以产生纵向数据的自然系统。
长期研究能够识别出在较长时期内发生的生态进化过程。此外, 它们还提供了重要的经验数据, 可用于预测模型预测自然生态系统对未来环境变化的进化反应。然而, 除了少数例外情况, 长期研究是稀缺的, 因为与访问时态样本相关的后勤困难。在实验室或受控围实验中经常研究时间动力学, 并通过特殊的研究来重建野生种群的进化。
在这里, 提供了一个标准操作程序 (SOP) 来恢复或复活休眠的水蚤, 一个广泛的浮游动物的重点物种在水生生态系统, 以戏剧性地推进国家的艺术纵向数据收集自然系统。在 1999年, 海伦·凯尔富特和联合工作者定义了复活生态学的领域, 尽管第一次尝试孵化滞浮游动物的卵可追溯到二十世纪八十年代代末。自从海伦·凯尔富特的开创性论文, 复活浮游动物的方法越来越频繁地被应用, 虽然在实验室之间传播仅通过直接知识转移。这里描述了一个 SOP, 它提供了一个逐步的协议, 关于复活休眠的大型蚤卵的做法。
两项关键研究提供的是, 对复活的大蚤种群对变暖的适应性反应进行了测量, 利用了在相同环境中研究历史和现代种群的能力。最后讨论了下一代测序技术在恢复或静止阶段的应用。这些技术提供了前所未有的权力, 解剖的过程和机制的演变, 如果适用于人口已经经历了变化的选择压力随着时间的推移。
长期研究对于理解自然界的生态和进化过程以及评估物种在环境变化过程中的反应和坚持是至关重要的1。这是因为生态进化过程发生在几代人之间, 环境的变化发生在很长的时间跨度内。此外, 长期研究提供了关键的经验数据, 提高预测建模的准确性, 预测自然生态系统对环境变化的进化响应2。这些模型的准确性对于实施管理和保护战略以保护生物多样性和生态系统服务至关重要。
除了少数例外情况 (例如、加拉帕戈斯达尔文雀科3和藻类4) 外, 长期研究主要限于在实验室中可以传播的短时间内的物种, 它们可在5、6,7,8. 因此, 支撑进化动力学的过程仍然难以捉摸。由于与访问时态样本相关的逻辑困难, 经验数据在空间中比在时态环境中更频繁地进行研究, 而时间生态进化过程是从空间数据中推断或建模的。这种方法被称为 “时空替换”9, 藉以空间作为研究时间演化动力学的替代品。”时空替代” 的主要限制是, 不同空间尺度的适应率与同一种群的时间变化不同;因此, 基于空间替换时间的推论是有偏向的10。
一个强有力的替代方法, 允许研究自然生态系统中的进化动力学, 是对产生休眠阶段的物种的生态和遗传变化的分析11。这些休眠阶段积累形成分层的生物档案, 可以准确日期和 paleolimnologically 特征12,13。重要的是, 这些休眠阶段可以被复苏和用于实验室实验, 在那里他们对环境变化的进化反应可以直接测量。历史种群可以与他们的现代进化后代进行竞争, 以研究适应环境变化的变化和基因的功能演变14,15,16。
休眠阶段包括种子、囊肿、孢子和卵库。虽然第一项关于复苏休眠卵的研究可追溯到二十世纪八十年代后期的17, 而少数研究在二十世纪九十年代早期的18、19中应用了这项技术, 但复活生态学的领域已经正式由海伦·凯尔富特和联合工人的精纸建立 1999年20。这一做法主要适用于淡水物种的湖泊重建17,21,22。但是, 尚未提供 SOP。在这里, 一步一步描述的复活协议适用于休眠卵的浮游动物物种大型蚤提供, 从沉积物的取样到建立克隆文化从幼龟。本文讨论了易于转移到其他种类的蚤类的 SOP 步骤, 以及可能需要额外优化的步骤。
蚤型是淡水 zooplankters 目前在大多数激流生境23 。蚤类物种要么是强制无性繁殖, 要么是周期性 parthenogens。D. 麦格纳是一种周期性的 parthenogen, 它在有利的环境条件下复制无性24。当环境条件恶化时, 雄性的生产发生, 性重组导致受精卵的形成, 这种休眠状态被称为 ephippium 的甲壳素案例所保护。当有利的环境条件返回时, 这些休眠卵中的一部分会孵化。然而, 在休眠的卵子库中, 有很大一部分从来没有机会孵化, 从而随着时间的推移建立生物档案。休眠阶段仍然埋藏在湖泊和池塘的沉积物中, 可以在延长的时间内对进化动力学的研究复活。由于休眠卵的D. 麦格纳是性重组的结果, 他们是一个很好的代表性的自然遗传多样性的物种25。此外, 它们可以通过克隆繁殖在实验室保持。这些特性提供了基因模型生物体的独特优势, 同时保留了自然遗传多样性。
两个关键的研究, 以证明的优势, 直接比较历史和现代后裔的相同人口的D. 麦格纳体验环境选择压力随着时间的推移。D. 麦格纳标本是从湖环 (丹麦) 中复活的, 浅 (5 米深; 表面22公顷) 混合池, 在一段时间内, 平均温度和热浪发生了增加。D. 麦格纳(子) 种群是沿着这一历时60年的时间梯度 (1960–2005) 复活的, 并研究了对温度变暖的进化反应。在一个共同的庭院实验的第一项研究中, 根据未来100年政府间气候变化专门委员会的预测, 测量了与 +6 ° c 的气温升高有关的与健身相关的生活史特征的变化。26. 在第二项研究中, 围实验被用来测量三 (分) 种群在变暖下的竞争能力。这些实验表明, 在变暖作为唯一的压力下, 所有的生命史特征和种群表现出高度的可塑性, 具有同等的竞争能力。这些发现表明, 变暖作为一个单一的压力并不会造成很大的健身成本, 至少在这里的人口研究。
由于水的高导热性, 在面对全球变暖的情况下, 淡水生态系统的生物多样性损失的风险比地球生态系统高34。因此, 重要的是要了解这些生态系统中的梯形物种的反应, 并确定应对机制, 以生存热应力。在物种和群落层面上对这些机制的理解可以帮助预测物种如何受到全球变暖的影响, 以及对个体物种的作用如何与其他营养水平有关。最终, 了解全球变暖反应机制有助于确定补救战略, 以减少灭绝。
这里的案例研究表明, D. 麦格纳对温度升高的反应是由生命历史特征中的可塑性普遍介导的, 而仅对温度增加的反应并不会造成明显的健身成本, 至少在这里研究的人口。生命史特征的高可塑性是由在变暖的情况下 (子) 种群的竞争能力的不显著差异所支撑的。然而, 对多个种群进行长期的竞争试验可能是推广这些发现的必要条件。
休眠阶段的复活提供了一个空前的资源来研究一个物种的进化机制, 通过时间10。浮游动物物种受益于快速世代 (约2周), 和休眠阶段的生存能力, 允许祖先竞争 headtohead 自己的后代, 或 ‘ 重放 ‘ 的进化, 从不同的过去的状态开始。复活生态学基本上能够调查某一特定的进化结果是否取决于某个先前的事件。目前, 在实验室实验中, 利用微生物对其进行了鉴定, 并将其与进化后代6进行比较分析, 并对其进行了 “祖先系” 的冷冻和复苏。然而, 与实验室有机体一起工作的一个主要限制是, “祖先状态” 是已经转移的基线。休眠阶段的研究允许取样从时间早任何应力事件 (例如, 原始环境条件) 和测量进化轨迹从不受干扰的环境条件到不同的过去状态直到现代。近年来, 对复活或静止的浮游动物阶段 DNA 多态性的研究为过去的人口统计学和自适应过程提供了重要的洞察力, 这有助于当代人口的遗传构成14,16,25,33,35,36. 随着高吞吐量测序技术的更高的可及性, 可以对复活或静止阶段的基因组和转录序列进行排序, 并在进化的种群中积累的遗传变化的类型和数量时间测量。
本文提出的复活 SOP 在两个层次的多学领域有着重要的应用。多学技术可以应用于复活标本, 允许对参与环境选择压力的自适应反应的分子元素进行详尽的分析。此外, 学技术可应用于 decapsulated, 但仍处于休眠阶段。到目前为止, 高通量测序技术在休眠阶段的应用受到大量输入材料的限制。这些限制正在被解除37。随着输入材料的降低和学的进展, 整个基因组测序 (WGS) 现在可以从 1 ng 或几个起始材料的 pg38。使用全基因组扩增 (WGA) 和全转录扩增技术, 使 DNA 和 RNA 从非常少量的组织中富集, 已经彻底改变了基因39,40和医学研究41。这些技术适用于 decapsulated 休眠卵, 使超过休眠阶段的生存能力和调查延长的时间段 (例如, 世纪) 的限制。
产生休眠阶段的无脊椎动物群落的复活使群落的历史与自然景观的已知变化相一致, 或通过对沉积物 orsoils2的分析推断出环境变化。对环境变化作出反应的社区变化的分析为我们提供了量化生态进化反馈的能力42 , 它对人口持久性有重大影响43, 营养交互作用44, 社区程序集45, 以及生态系统功能和服务的更改46。最后, 对环境变化的生物反应的准确预测对于指导生物多样性的保护是至关重要的47。目前的预测模型在这方面不准确, 因为它们没有考虑到重要的生物机制, 如人口统计学、散布、进化和物种相互作用。了解这些过程是如何随着时间的推移而变化的, 并将这些信息作为预测模型的前期使用, 将提高我们在环境变化2面前预测物种和社区持久性的能力。
在这里提出的 SOP 的应用并非没有挑战。复活休眠阶段的主要限制是需要专门的设备进行取样。此外, 从沉积物筛选到克隆文化的建立, 整个过程需要大量的时间。
这里介绍的一些 SOP 步骤很容易转移到其他蚤类物种。这些是: 取样, 建立克隆线, 和实验设计。然而, SOP 的其他步骤可能需要进一步优化为研究中的物种量身定做。开封通常应用于D. 麦格纳标本, 以提高孵化成功率。然而, 这种方法可能不适合较小的标本。孵化刺激也可能在物种之间变化48和同种标本49。因此, 在应用于其他甲壳类之前, 可能需要对 SOP 的孵化步骤进行ad hoc优化。虽然D. 麦格纳种群的孵化成功来自湖环 (30.5% 横跨沉积档案), 但与以前的结果是一致的49, 但孵化成功率随沉积物的保存状态而变化, 物种50,51, 以及沉积物的地理来源48。未来的研究的机制, 调节进入和进展, 通过阶段的滞育是需要确定最佳孵化刺激适合不同物种。
最后, 研究系统的背景知识, 特别是有兴趣的物种的存在的时间, 是可取的。这可以通过历史记录来实现。如果历史记录不可用, 则在取样前对湖泊沉积物表层进行抽样和筛选是可取的, 尽管它可能只提供最新历史资料。
The authors have nothing to disclose.
这项工作得到了 NERC 亮点赠款 (NE/N016777/1) 的支持。对虾有限公司, 环境科学服务, 环境变化研究中心, 伦敦大学学院取样和日期的沉积核心。
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