“海洋与湿地”（OceanWetlands）小编注意到近日发表在eLife期刊上的一篇最新研究：英国伯明翰大学的科学家们成功运行了他们的DNA“时光机”概念验证，以揭示一个淡水湖泊百年来的环境变化，包括升温和污染，导致潜在的不可逆转的生物多样性损失。他们的方法利用人工智能应用于基于DNA的生物多样性、气候变量和污染，有望帮助监管机构保护地球现有的生物多样性水平，甚至恢复生物多样性。为助力全球环境治理、为我国学者提供信息供决策参考，“海洋与湿地”编译分享信息如下，供读者参阅。
图片来源：英国利兹大学（University of Leeds）
生物多样性“时光机”揭示丹麦湿地一百年来的损失与恢复
英国伯明翰大学的研究人员与法兰克福的哥白尼大学合作，在丹麦的一个湖泊底部的沉积物中进行了他们的DNA“时光机”的第一次概念验证，以重建一个100年的生物多样性、化学污染和气候变化水平的文库。这个湖泊有着详细记录的水质变化历史，是测试生物多样性时光机的理想自然实验。
研究人员在eLife杂志上发表了他们的发现，揭示了沉积物持有了一份持续的生物和环境信号记录，这些信号随时间改变——从工业革命初期的（半）原始环境到现在。
团队使用环境DNA——由植物、动物和细菌留下的遗传物质——构建了整个淡水生物群落的图像。借助人工智能，他们分析了这些信息，结合气候和污染数据，以找出解释湖泊中物种历史性损失的因素。
研究的首席调查员、伯明翰大学进化系统生物学和环境组学教授Luisa Orsini表示：“我们从湖底取了一个沉积核心，利用该沉积物内部的生物数据就像一台时光机——回顾历史，建立了过去一个世纪每年分辨率的生物多样性详细图像。通过分析生物数据与气候变化数据和污染水平，我们可以识别对生物多样性影响最大的因素。”
上图展示了该研究的工作的概念框架。从丹麦的Ring湖取样了跨越100年的沉积物档案，并利用放射性同位素进行了日期测定。通过时间，对生物和非生物变化进行了实证量化：（1）通过将环境DNA从沉积物层中分离并应用多位点代谢条形码技术进行测序（生物指纹），重建了群落级别的生物多样性；（2）利用质谱分析从相同的沉积物层中量化了化学特征（化学指纹）；（3）从公开数据库中收集了气候数据。通过可解释的网络模型和多模态学习，识别了系统级别的生物多样性、化学指纹和气候变量之间的显著相关性。通过环境因素影响的分类单元（家族），确定了影响群落多样性的环境因素，并根据它们对群落多样性的影响进行了排序。这种方法使得能够优先考虑保护和缓解干预措施。图片来源：Niamh Eastwood和Luisa Orsini教授，elife
“保护每个物种而不影响人类生产是不切实际的，但通过使用人工智能，我们可以优先考虑保护提供生态系统服务的物种。同时，我们可以识别顶级污染物质，引导对具有最不利影响的化学物质的监管。这些行动不仅可以帮助我们保护今天的生物多样性，还可能促进生物多样性的恢复。生物多样性维持了我们所有人从中受益的许多生态系统服务。保护生物多样性意味着保护这些服务。”
揭示：生物多样性变化的驱动因素
在这项对来自丹麦Ring湖的群落生物多样性数据和其他参数（包括来自湖泊附近气象站的气候记录、以及丹麦国家档案馆1955年至2015年的生物杀灭剂销售记录）的研究中，研究人员应用了稀疏典型相关分析（sCCA）。生物杀灭剂销售记录被证明是湖泊沉积物中持久性化学物质的良好代表，因为在切片的沉积物档案中，持久性卤代杀虫剂DDT的定量显示出与销售记录随时间变化非常相似的轮廓。
研究人员发现，杀虫剂和杀菌剂最能解释总体生物多样性的变化，它们在所有条形码中具有最高的CCA负载，其次是杀虫剂和除草剂。在气候变量中，年最低温度解释了最大的生物多样性变化，而其他气候变量在所有条形码和分类群之间影响不同。
上图：sCCA 3D 图。这张稀疏典型相关分析（sCCA）的三维图，展示了五个使用的条形码（18S、rbcL、COI、16SV1和16SV4）中生物多样性方差由生物杀灭剂和气候变量解释的比例。由于生物杀灭剂是在1960年左右引入的，因此该分析跨足了最近的三个湖泊阶段（富营养化、杀虫剂和恢复）。可交互版本请参见：https://environmental-omics-group.github.io/Biodiversity_Monitoring
总的来看，研究人员发现的破坏因素为：除了增加的最低温度（1.2-1.5摄氏度增加）外，杀虫剂、杀菌剂等污染物造成了对生物多样性水平的最大破坏。（海洋与湿地小编注：这篇文章的内容详情很有意思，建议读原文，地址见参考文献。）
然而，沉积物中的DNA还显示，在过去20年里，湖泊开始恢复。随着湖泊周围农业用地的减少，水质得到改善。然而，尽管总体生物多样性增加，但群落与（半）原始阶段不同。这令人担忧，因为不同的物种可以提供不同的生态系统服务，因此它们无法返回到特定地点可能阻止特定服务的恢复。
文章的主要作者、伯明翰大学的博士生Niamh Eastwood表示：“由于这种污染和水温升高导致的生物多样性损失可能是不可逆的。100年前湖中的物种不会全部能够回归。即使湖泊正在恢复，也无法将其恢复到最初的原始状态。这项研究表明，如果我们未能保护生物多样性，很多生物多样性可能将永远丧失。”
上图：生物多样性组成变化。（A）在本研究中使用的五个条形码（18S、rbcL、COI、16SV1和16SV4）的每对沉积物层之间，跨越一个世纪（1916年至2016年）的加权Unifrac贝塔多样性热图。表1中的PERMANOVA统计支持这些图表。热图之间可能使用不同的比例尺。（B）分类学条形图，包括在五个条形码（18S、rbcL、COI、16SV1和16SV4）中识别出的前10个最丰富的家族，按湖泊阶段显示：SP - 半原始；E - 富营养化；P - 杀虫剂；R - 恢复。图片来源：Niamh Eastwood和Luisa Orsini教授，elife
上图：功能分析。这幅图显示了在湖泊阶段之间在16SV1和16SV4条形码上显著差异富集的功能通路（Fisher's exact test，p <0.05）。湖泊阶段如图2所示：SP - 半原始；E - 富营养化；P - 杀虫剂；R - 恢复。赔率比表明了在两两比较中每个通路的代表性。图片来源：Niamh Eastwood和Luisa Orsini教授，elife
该研究的共同首席作者、伯明翰大学环境生物信息学助理教授Jiarui Zhou表示：“从过去吸取教训，我们的整体模型可以帮助我们预测在‘照常运营’和其他污染情景下可能发生的生物多样性损失。我们已经证明了基于人工智能的方法对了解历史上的生物多样性损失驱动因素的价值。随着新数据的不断涌现，可以使用更复杂的人工智能模型进一步改进我们对生物多样性损失原因的预测。”
接下来，研究人员将扩大他们在单个湖泊上的初始研究，涵盖英格兰和威尔士的湖泊。这项新研究将帮助他们了解观察到的模式有多可复制，从而了解他们如何将他们对湖泊生物多样性的污染和气候变化的发现概括推广。
什么是DNA“时光机”？
笔者注意到，这个概念已经在多篇学术论文中出现。概括而言，可以初步总结如下。
DNA“时光机”是科学家们利用现代技术，特别是人工智能和基于DNA的生物多样性研究方法，来重建并分析过去生态系统的工具。比如在上面这个研究中，我们可以看到，研究人员使用湖泊底部的沉积物中的环境DNA，即由植物、动物和细菌留下的遗传物质，构建了一个包含一百年历史的生物多样性、化学污染和气候变化的“文库”。这种时光机通过分析这些DNA记录，结合气候和污染数据，帮助科学家们回顾并理解过去环境变化对生态系统的影响，从而为保护地球生物多样性提供关键信息。
据悉，“时光机框架”，可以帮助决策者有效地追溯生物多样性、污染事件和气候变化等环境变化之间的关联，以及它们对生态系统的影响。
eDNA与生物多样性保护
环境DNA（eDNA）在生物多样性保护中发挥着重要作用。我们从上面这个案例——该研究团队提出的“时光机框架”中，可以看到它的应用。通过从湖泊底部的沉积物中提取eDNA，科学家们可以构建出一个丰富的百年生物多样性历史记录。这一方法不仅揭示了过去环境变化对生态系统的影响，还利用人工智能分析这些DNA数据，从而帮助决策者预测未来生态系统服务的发展趋势。eDNA的独特之处在于它包含着植物、动物和细菌留下的遗传物质，为科学家们提供了深入了解环境中生物多样性的途径。这种技术不仅有助于识别污染和气候变化等因素对生物多样性的威胁，而且在制定保护策略和决策时，为利益相关者提供了有力的科学依据。这一综合利用eDNA和人工智能的方法，也为我们更全面地理解和保护生物多样性提供了新的工具和视角。
【思考题】学而时习之
Q1: 当湖泊和水域面临着气候变化和污染的威胁时，如何利用人工智能（AI）这样的创新工具，来预测并保护我们珍贵的生物多样性呢？
Q2：在人类活动导致的生态变化中，哪些因素对湖泊的生物多样性造成了最大的损害？我们应该如何调整我们的行为，以促使生态系统的恢复和保护？
Q3: 上面的这个研究中提到，在环境恢复的过程中，湖泊的生物多样性虽然有所提升，但“生物多样性的损失是不可逆的”。那么，为何恢复后的群落与过去不同？这样的差异对于我们依赖于特定生态系统服务的影响是什么？
END
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文 | 王芊佳
审 | 绿茵
排版 | 绿叶
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【参考链接】
1、Niamh Eastwood et al, 100 years of anthropogenic impact causes changes in freshwater functional biodiversity, eLife (2023). DOI: 10.7554/eLife.86576
https://elifesciences.org/articles/86576
2、Niamh Eastwood, William A. Stubbings, Mohamed A. Abou-Elwafa Abdallah, Isabelle Durance, Jouni Paavola, Martin Dallimer, Jelena H. Pantel, Samuel Johnson, Jiarui Zhou, J. Scott Hosking, James B. Brown, Sami Ullah, Stephan Krause, David M. Hannah, Sarah E. Crawford, Martin Widmann, Luisa Orsini,
The Time Machine framework: monitoring and prediction of biodiversity loss, Trends in Ecology & Evolution, Volume 37, Issue 2, 2022, Pages 138-146, ISSN 0169-5347, https://doi.org/10.1016/j.tree.2021.09.008.
3、'Biodiversity time machine' provides insights into a century of loss
https://phys.org/news/2023-11-biodiversity-machine-insights-century-loss.html
4、https://www.leeds.ac.uk/news-environment/news/article/4954/biodiversity-time-machine-uses-ai-to-learn-from-the-past
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