生态监测的分子革命！eDNA/eRNA揭开生态系统健康的隐秘动态

【编者按】生物多样性监测对于保护生态环境和维持地球生态平衡至关重要。通过监测生物多样性，我们可以及时了解物种的变化趋势，发现生态系统可能面临的压力和威胁，如栖息地破坏、污染或气候变化带来的影响。不过，传统的环境监测方法往往不能及时、准确地反映生态系统的健康状况。比如说，单纯监测一些大动物或植物种类的变化，虽然能给出一些基本的生态信息，但却忽视了微生物的作用，而微生物在生态系统的稳定性和恢复力中扮演着关键角色。再加上现有的水质和土壤检测方法，也只能提供一些表面数据，不能深入了解微生物群落的变化。所以，科学家们开始探索新的方法，希望通过研究宿主和微生物群体的整体反应，来更好地监测生态健康。以下是一篇最新国际研究动态，我们可以看到：随着技术的不断进步，未来的生态监测将越来越依赖于“全生物体”的概念和多组学方法，为我们应对全球气候变化、生物多样性丧失、污染和抗生素抗药性等环境挑战提供更加精确、更全面的解决方案。（按/王芊佳）

近年来，环境DNA（environmental DNA, 简eDNA）和环境RNA（environmental RNA, 简称eRNA）技术逐渐成为生态系统管理、生物多样性保护领域的重要工具。这些技术通过收集、并分析环境中微生物的DNA和RNA信号，揭示出生态系统内广泛存在的微生物群落的多样性，为实时监测生态健康状况提供了前所未有的深度。“海洋与湿地”（OceanWetlands）小编注意到，2024年8月在《微生物学前沿》期刊上发表的一篇研究《微生物、共生体与生命树eDNA/eRNA助力生态评估》中，来自英国环境渔业与水产科学中心领导的多国科学家团队，深入探讨了eDNA/eRNA技术如何帮助推进生态系统监测，并揭示了微生物在生态健康评估中的关键作用。

微生物包括细菌、古菌、微型真核生物和病毒等，是地球上所有生态系统中种类和功能上最为丰富的生命形式之一。这些微生物不仅与环境密切互动，也常以共生形式存在于其他生物体内，对宿主生物及其所处的生态系统功能至关重要。以往的生物多样性调查，通常集中在较大生物的DNA分析，但微生物的eDNA/eRNA信号反映了生态系统中更多细微的变化，其较高的时间和空间分辨率使科学家得以实时监控生态系统动态。这项最新研究发现，eDNA/eRNA中的微生物信号大部分来自活体细胞，能够在生物功能和物种多样性之间建立直接联系，从而精准捕捉生态系统的动态变化。

这项技术的一个重要应用，是在实时环境监测中，利用eDNA/eRNA来追踪微生物群落的变化。这些信号，能够提供与食物网和生态系统健康相关的重要信息，帮助研究人员更准确地识别生态系统的压力源。比如说，水体中微生物的eDNA/eRNA信号，可以直接反映污染源的扩散情况，为环境管理者提供及时的信息支持。

一般性水、沉积物或土壤样本中生物多样性的示意图。该图展示了一个假设的水、沉积物或土壤样本中的生物多样性。图中自上而下，生物量的数量大致呈对数增长，但实际采样到的物质（如细胞、配子、细胞器、游离和结合核酸等）的大小并不按相同比例增加。微生物以完整细胞（活的或死的）、细胞碎片或游离核酸的形式被采样，而宏观生物则仅通过片段、配子、粪便以及游离和结合核酸间接代表。由于病毒会与其他生物体物质共同采样，且其“游离”状态的性质尚不清楚，因此图中未显示病毒。图片来源：Cook, Lauren SJ, et al.(2024)
此外，这个研究还探讨了“共生体”（holobionts）和“全生命树”（Tree of Life）概念的应用，这些新方法能够提供更为全面的生态系统视角。“共生体”是指微生物与宿主生物的复合体，这种复合体通常比单一物种的eDNA/eRNA分析更能反映生态系统的健康。例如，在一个健康的水域中，藻类和细菌共生，以维持水体的净化功能；而这种共生关系的细微变化可以提示潜在的生态风险。通过分析共生体的eDNA/eRNA信号，研究人员可以对生态系统的健康状况进行更为敏感的监测。

**“全生命树”**分析方法则不仅限于单个物种的识别，而是通过整合不同物种的相互作用，全面展示微生物和其他生物体之间的复杂关系，为理解生态系统的弹性和应对环境变化的能力提供了更加深入的视角。研究团队指出，这种方法在处理应对环境压力和气候变化的复杂生态反馈机制时具有特殊的应用价值。

上图：环境核酸（eNA）三角图展示了三种不同eNA视角之间的关系和整合方式。其中，（i）单一物种目标（例如，螯虾疫病因子阿法霉菌（Aphanomyces astaci）及其螯虾宿主），如区域A所示；（ii）特定类群的群落（B；例如，鱼类、线虫、硅藻）或在进化上更广泛的群体（C；例如，微型真核生物、细菌、动物、植物）；（iii）共生宿主和相关共生物（D；例如，肠道微生物群、珊瑚共生体、病理生物群）。通过这种分类，我们可以更全面地研究环境中生物的多样性、相互作用以及对环境变化的响应。图片来源：Cook, Lauren SJ, et al.(2024)

上图展示了不同生物类群在水体、土壤/沉积物及空气环境核酸（eNA）样本中的代表性特征。六种代表性特征。其中0表示未知，1~5表示基于作者们对经典及分子生态学研究的共识解释而得出的分类排名。需要注意的是，排名在水、土壤和空气样本类型中是一般化的，具体排序可能因生态差异而有所不同。由于病毒的相关研究尚不充分，且其必需的共生生活方式会带来影响，故未在此纳入考虑。此外，现有方法生成的eNA数据并不一定能充分反映这些生物属性。例如，PCR引物偏差可能导致部分实际存在的类群未能有效扩增，而宏观生物的间接eNA检测会受到多种因素的影响，包括各类群特有的核酸向环境释放的速率及随后的降解情况。图片来源：Cook, Lauren SJ, et al.(2024)
从形态到分子，

环境生物指示物的转变

环境生物指示物（bioindicators）是用于监测和反映环境条件变化的生物体或生物过程，它们可以作为环境扰动的早期预警信号，例如污染、栖息地退化或气候变化。传统的生物指数通常依赖于底栖大型生物的形态学分类识别，但这种方法在物种范围和分辨率上存在局限，难以有效应用于更广泛的微生物群体。虽然目前已有少数微生物群体，如蓝藻、氨氧化古菌、硅藻、纤毛虫和有孔虫被用于生态质量评估，但绝大多数微生物仍未纳入标准化或认证的监测体系。传统的基于形态的检测手段对于这些微生物类群而言难以提供足够的分类或时空分辨率，这使得新一代的分子技术，特别是环境DNA和RNA（environmental DNA/eRNA，eNA）分析方法，成为未来生态监测领域的突破性工具。

微生物群体占据了全球海洋生物质的70%、以及陆地生物质的相似比例，构成了地球上99%以上的生物多样性。它们在生态系统中承担关键作用：通过食物网循环必需的营养元素、修复受污染环境、调节大生物的生存条件、产生氧气和从大气中固定二氧化碳，从而间接调控全球气候。微生物的分类和功能多样性与环境因素如盐度、酸碱度、温度和养分含量高度相关，这使得微生物的种系、特性与环境梯度的变化密切相连，能够反映出生态系统的关键变化。微生物对环境变化具有迅速响应的特点，这使其成为衡量生物体和生态系统健康的理想指示物，尤其适合检测人类活动所带来的影响，而这些影响往往难以通过传统技术监测到。

除了对环境变化的敏感响应特性，微生物还具备显著的效应特性，可以通过一系列生化和生物物理机制改变环境条件。这种强大的响应和效应特性使得许多微生物不仅可以指示某种环境压力的存在，也能反映该压力的广泛生态影响。微生物的巨大多样性使得它们在检测复合压力的交互效应上具备更强的分辨力，而相比之下，宏观生物的生物多样性显得局限。自20世纪90年代以来，科学家广泛研究了环境样本中细菌的分子生态学和功能多样性，主要基于16S rRNA基因区段，近年来又引入了元基因组（shotgun sequencing）和长读测序技术，以及多组学分析等新技术。这些研究在展示微生物功能多样性方面取得了进展，但微型真核生物（micro-eukaryotes）的功能多样性尚未得到充分记录，尽管其在生物进化和功能信息上同样是一个宝贵的资源。

随着环境DNA和RNA技术的技术进步和可扩展性提升，科学家们的调查对象已从特定微生物类群扩大至跨越整个生命树的各类生物，包括原核生物、微型和大型真核生物，甚至病毒，从而大大减少了因生物显眼程度或体积所带来的检测偏差。分子数据的应用使科学家能够在小型生物之间进行分类学上的区分，而传统方法往往难以或无法完成这一点。微生物的eNA研究内容从单一微生物类群的靶向检测，扩展到全类群的元条形码分析和全基因组测序，涵盖了完整的微生物群落，同时包括宏观生物。这种将可见与不可见生物多样性并列观察的方法仅在最近十年左右才成为可能，并且在过去几年中实现了更大规模的可负担性。

长白山天池的冬季山水。图源：©绿会融媒·“海洋与湿地”（OceanWetlands）图文无关

生态评估的新前沿
微生物与病毒环境DNA

超越传统的物种识别
微生物，特别是细菌，已被广泛应用于环境监测中，利用16S rRNA基因片段进行的宏基因组分析能够作为生物指示物，反映环境变化对其群落结构和功能的影响。例如，细菌能够利用特定污染物作为能源，这一特性使得它们成为检测污染物的理想指示物。通过细菌的代谢活动，研究者可以追踪到环境中各种污染物的生物活性，识别出哪些污染物正在对生态系统产生潜在影响。此外，微型真核生物群落的代谢条形码分析（例如18S rRNA基因）在水域生态监测中也得到了越来越多的应用，这些微生物群落的变化能反映出水域生态系统的健康状况，尤其是在珊瑚礁退化、渔业活动影响、以及海洋建设工程等情况下。

除了传统的物种识别，eNA方法还可以针对已知的代谢功能基因，研究微生物群落的特定功能。例如，氮循环和二氧化碳固定等关键生物地球化学过程的基因可以通过定量PCR分析进行监测，这不仅能够揭示微生物的功能多样性，还能提供有关环境变化的关键生态信号。随着多组学方法的结合，eNA在识别抗药性基因、病毒和微生物相互作用方面也展现出巨大潜力。抗药性基因的分析能够揭示人类活动对环境的影响，特别是在水体和土壤等环境中。

病毒作为生态系统的一部分，其研究还相对较少，但随着基因组测序技术的发展，病毒的eNA分析逐渐显示出它们在生态监测中的重要性。与细菌和真核生物不同，病毒没有统一的标记基因，因此需要使用不同的PCR方法来识别特定的病原或病毒群落。通过基因组学和功能基因的分析，科学家可以追踪病毒在生态系统中的作用，尤其是它们作为细菌噬菌体的功能，能够通过与宿主微生物的相互作用，影响整个生态系统的结构和功能。如，土壤中的病毒群落可以通过改变宿主的代谢来影响土壤的营养循环，并可能对生态过程产生深远的影响。

为了更全面地理解生态系统的健康状况，越来越多的研究开始采用跨越微生物和宏生物的"生命树"方法。这种方法不仅可以研究微生物群落，还能结合植物、动物等高等生物的生态数据，提供一个多层次的视角，揭示环境压力如何从低 trophic levels（低营养级）传递到更高的营养级。利用16S rRNA基因和18S rRNA基因的代谢条形码技术，可以帮助研究人员追踪由人类活动或环境变化引起的生态影响，并监测生态恢复的进展。

在生态系统监测中，eNA信号的解读也面临一些挑战。微生物通常通过其完整的、活跃的生命体在样本中出现，而宏生物的eNA信号往往包含的是死细胞、分泌物或外源核酸，这些信号无法直接反映物种的实际存在。因此，在进行eNA分析时，需要深入理解不同生物体如何在不同环境样本中呈现，并针对当前生态监测关注的生物活动采用eRNA代替eDNA，这样可以更精确地反映物种的功能状态。

结合DNA和RNA的分析方法，能够有效地区分活跃物种和遗留物种，提供更为全面的生态信息。例如，三重代谢条形码方法（rDNA、rRNA和带有丙啶单氮杂烯标记的rDNA）可以用于区分活跃、休眠和死亡的微型真核生物。这些创新的方法不仅能揭示生态系统的多样性和功能性，还可以深入分析微生物群落的变化及其对环境变量的响应。

微生物和宏生物之间的共生动态（如宿主-共生微生物关系）也为生态监测提供了新的视角。宿主-共生微生物系统，通过微生物与宿主的相互作用，能影响宿主的生态功能及其在生态系统中的角色。通过在eNA分析中纳入这些微生物与宿主的关系，可以更全面地理解生态系统的健康状况，进一步加强生态评估的有效性。如，植物的共生细菌和寄生病毒可以通过改变宿主的生长模式和群落结构，反映出生态系统内部的健康状态。

上图展示了“全生物连续体”（holobiotic continuum）的概念。宿主生物与其共生体的关系可以视作一个从核心共生群（例如肠道微生物群中稳定存在的细菌类群或专性寄生物）到微生物群体，再到偶尔与较大物种接触甚至不接触的自由生活微生物的连续光谱。在这个光谱中，还包括较为短暂的共生体成员（例如机会性病原体）、附生在大型生物表面的附生物，以及那些与宿主排泄物或脱落物质相关的类群。图片来源：Cook, Lauren SJ, et al.(2024)

微生物和全生物体
作为生态健康和环境变化的

敏感指标

“全生物体”作为宿主与其共生微生物群体的整体，它不仅能够为我们提供宿主健康的指示，还能反映环境变化对生态系统的影响。全生物体通过宿主和微生物群的互动，展现出对环境变化的灵敏响应，成为研究生态系统动态的重要对象。

例如，海螺的共生微生物群体在与养殖笼相邻时，从周围水域获取鱼类病原体，并失去对重金属的耐受性微生物。然而，海螺也通过获取特定细菌来适应环境，以减缓污染物的积累，这表明它们的微生物群体并非简单地对环境进行“被动适应”，而是反映了更为复杂的生态互动。类似的研究表明，珊瑚的全生物体比周围水体更加敏感地反映其健康状况。在海草生态系统中，海草通过富集氮固定和硫循环细菌，改变了附近沉积物的生态条件，进一步影响了沉积物微生物群的多样性和复杂性。不过，海草对周围水域的影响较为模糊，水中的微生物群更多地受到潮汐和水流的作用。

全生物体的微生物群体对环境变化的响应通常比单纯依赖周围水体的监测数据更加灵敏。许多生物会选择性地从环境中获取微生物，甚至一些滤食性贝类也会被环境中的微生物所定殖。因此，宿主、共生微生物群以及环境之间的互动共同塑造了一个复杂的生态系统。当宿主健康状况下降时，微生物群体的变化往往反映出这种综合影响，这就是病原微生物群（pathobiome）的概念，它描述了宿主、微生物及环境之间的相互作用及其对生态健康的影响。

微生物群落的多样性和功能性在生态健康监测中扮演着至关重要的角色。这个研究发现，微生物群落的功能多样性通常比物种多样性更能反映生态系统的健康状况。例如，水域中的大型蚤（Daphnia magna）与其共生微生物的关系，可以揭示其对病原菌的抵抗力以及药物耐药性等信息。这种微生物与宿主的相互作用不仅提供了对宿主健康的深入理解，也为我们提供了评估环境健康的新视角。

此外，微生物群落具有高度的功能冗余性，即不同群落的功能性多样性往往比物种组成更为稳定。这一特性，使得微生物群落能够适应环境的变化，即使物种组成发生较大变化，生态系统的功能性仍然得以维持。通过分析微生物群落的功能网络，研究人员能够揭示生态系统的恢复力和适应性潜力。因此，功能基因的表达模式往往比物种多样性更能反映环境变化对生态系统的影响。

在生态监测中，环境核酸分析（eNA）技术成为一种强大的工具，能够通过宏基因组学方法对微生物群落进行全面分析，揭示它们的生态功能。通过基因组数据的解析，研究人员能够深入了解微生物之间的代谢互作和适应性进化过程。这种技术不仅能够帮助我们理解微生物群体如何响应环境变化，还能为环境监测提供更为精准的数据支持；而且随着地理信息系统（GIS）和地球观测技术的结合，eNA技术在环境监测中的应用将得到极大的扩展，为生态健康评估提供多维度的数据支持。

可见，“全生物体”的概念为我们提供了一种全新的视角，不仅能够反映宿主健康的变化，也能够揭示生态系统健康的综合状况。未来，随着智能化数据采集技术的发展和深度学习算法的应用，eNA技术将能够更好地提取出新的生物多样性和功能性指标，从而为环境健康管理和生态恢复提供更加精准的信息。也不难预见，未来通过跨学科的融合和创新，生态监测将逐步从传统的生物监测模式向更加综合、动态和精准的方向发展。

海湿·小百科

01****全生物体

全生物体（Holobiont）， 也称为“共生体”或“共生功能体”，是指一个宿主与其微生物群落共同构成的整体系统，宿主和微生物相互依存，共同维持生命活动。这个概念强调的是宿主和其共生微生物之间的紧密联系，微生物不仅对宿主的健康和生理功能有着重要影响，甚至在生态适应中起着关键作用。比如说，人类肠道内的细菌、植物根部的菌根菌群等，都是典型的全生物体。“全生物体”这个概念打破了传统生物学上对“物种”的单一定义，指出生态系统中的生物体并非单独存在，而是一个复杂的“生物-微生物”互动网络。

本篇研究中“全生物体”这一概念，旨在强调宿主生物与其微生物群落之间的密切关系，打破传统单一物种的研究框架，去探讨生物多样性、生态变化和环境健康等问题，从而为生态监测和保护提供更加精准和综合的理论支持。

02微生物群体
微生物群体（Microbiome）是指在特定环境中，生活在一起的各种微生物种群的集合，这些微生物包括细菌、真菌、病毒和其他微生物。它们在宿主生物体内或外部环境中与宿主及其他微生物相互作用，形成复杂的生态网络。微生物群体不仅在宿主的健康和生理功能中扮演重要角色，还影响生态系统的稳定性和健康。随着科学技术的发展，研究微生物群体已成为了解生物与环境相互关系的重要领域。

一个例子是人类肠道微生物群。我们知道，人类肠道内的微生物群体由数以万亿计的细菌、病毒、真菌等微生物组成，它们与宿主互相作用，共同维护人体健康。这些微生物在消化吸收、免疫功能、代谢平衡等方面发挥着至关重要的作用。肠道微生物群的失衡与多种疾病相关，如肥胖、糖尿病、炎症性肠病等。

再讲一个跟“海洋与湿地”（OceanWetlands）有关的例子吧，珊瑚的微生物群体。珊瑚的健康与其微生物群落密切相关，珊瑚通过与海洋中细菌、藻类等微生物共同作用，维持其生长和繁殖。微生物群体帮助珊瑚提供必需的营养物质，并增强其抵抗环境压力（如水温升高或污染物）的能力。珊瑚微生物群的破坏通常会导致珊瑚白化和死亡，进一步影响整个海洋生态系统的稳定。03环境核酸分析（eNA）********
eNA（environmental nucleic acids）可以译为“环境核酸分析”，指的是环境中的核酸，包括水、土壤、空气等自然环境中的DNA（脱氧核糖核酸）和eRNA（核糖核酸）。通过分析这些环境样本中的核酸，科学家能够获得关于该环境中存在的生物种类及其活动的信息，而不需要直接采集或观察这些生物。eNA方法能够帮助研究者识别环境中不同物种的遗传信息，并进一步推测它们的生态功能，提供有关生物多样性和生态健康的新视角。

eNA技术已经广泛应用于环境监测中，尤其是在生物多样性保护、污染检测和生态系统健康评估等领域。它能够通过高通量的DNA或RNA测序，捕捉到微生物群体的动态变化，例如水体中的病原微生物、空气中的细菌或土壤中的真菌等。这种无侵入性的方法不仅提高了监测效率，还能获得更细致、更全面的生态数据，帮助我们更好地了解环境变化对生态系统的影响。

04****环境生物指示物
环境生物指示物（Bioindicators）是指能够反映和响应环境变化的生物体或生物过程，通常用于监测生态系统的健康状况。它们通过对环境压力（如污染、栖息地退化或气候变化）作出的反应，为科学家提供有关生态系统质量的早期警示。比如说，某些植物或动物的生长、繁殖模式、行为变化等可以揭示环境的变化，帮助评估人类活动对自然环境的影响。生物指示物的作用在于，它们不仅能反映生态环境的当前状况，还能为未来可能发生的生态风险提供预警。

在本文中提到环境生物指示物（Bioindicators）是因为，它们在生态监测和评估中扮演着重要角色。因为传统的生物监测方法依赖于形态学分类学，在物种范围和分辨率上存在局限性（尤其是对于微生物类群）；而微生物作为环境生物指示物，具有快速响应环境变化的能力，它们不仅可以指示特定环境压力的存在，还能反映更广泛的生态影响。所以，这个文章里面提到环境生物指示物，特别是微生物群体的应用，旨在强调通过分子方法（如环境DNA和RNA分析）可以提升生物指示物在生态监测中的准确性和有效性。05****多组学方法
多组学方法（Multi-Omic Approaches）指的是结合多种“组学”技术来综合分析生物体内不同层次的分子信息。这些组学包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等，通过同时分析基因组（DNA）、转录本（RNA）、蛋白质和代谢物等，能够全面了解生物体在不同层次上的生物学过程及其功能。这种方法的优势在于，它能够提供更为完整、系统的视角，揭示基因、表型和环境因素之间复杂的交互关系。

通过多组学方法，科学家不仅能够深入探索单一层次的生物学现象，还可以跨越不同的分子层面，识别和理解各个组学之间的相互联系。比如说，基因组分析可以揭示潜在的遗传变异，而蛋白质组学和代谢组学则能够帮助我们了解这些遗传变异如何在细胞功能和生理状态中得到体现。多组学方法因此被广泛应用于疾病研究、环境监测、生态学和精准医疗等领域，能够为解决复杂的生物学问题提供更为全面的解决方案。

举个海湿方面的例子：湿地生态系统中也可以应用多组学方法研究植物、土壤微生物及其相互作用对湿地功能的影响。湿地植物的根系与土壤中的微生物相互作用，形成一个复杂的生态网络。通过同时分析湿地植物的基因组、根际微生物的组成和代谢产物，研究人员能够揭示湿地生态系统中植物和微生物如何共同响应水文变化、污染物排放或气候变化等环境压力，以及这种互动如何影响湿地的碳循环和水质净化功能。06****响应特性
响应特性（Response Traits）指的是生物体对环境变化的反应能力或特征。具体来说，这些特性描述了生物体如何响应外部环境因素的变化，如气候变化、污染、温度波动或营养供给等。响应特性通常与生物体的生理、行为或生态过程相关，例如植物对水分变化的耐受力、动物对栖息地改变的适应能力，或者微生物对污染物的敏感度等，这些特性使得生物体能够在短时间内反映出环境变化，进而成为环境监测和生态健康评估的重要指标。

举例来讲。案例1）珊瑚礁对海洋温度变化的响应。我们很熟悉的一个例子是，珊瑚礁就像海洋里的“温度计”一样——当海水温度升高时，珊瑚就会出现“白化”现象，表现为失去原本的色彩，变得苍白甚至死亡。这个变化是因为温度升高会让珊瑚与它们共生的藻类分离，而藻类是珊瑚的重要营养来源。珊瑚的这种变化非常敏感，可以帮助科学家提前知道海洋变暖的情况。所以说，这种反应就让珊瑚成为了监测海洋温度变化的重要生物指示物，科学家可以通过观察珊瑚的健康状况来预测全球气候变化的影响。

案例2）湿地植物对水质变化的反应。湿地里的植物，比如芦苇，它们对水质的变化非常敏感。比如，当水中营养成分（像氮和磷）过多时，湿地植物会受到影响，生长速度会变慢，甚至一些植物会死掉。如此一来，这些植物的变化就像是湿地水质的“报警器”，告诉我们：哎呀，水质可能出了问题。如果湿地植物开始变得不健康，科学家就能发现水质变差，从而采取措施来保护湿地生态系统。

一般来说，浅水珊瑚需要阳光照射以支持其内部共生藻类——虫黄藻的光合作用。这些虫黄藻为珊瑚提供了大部分能量，光线充足的浅水区更有利于珊瑚礁的生长。上图是卡塔尔的浅水珊瑚调查中所摄，深度约5-8米。摄影：©摄影：王敏幹（John MK Wong） | 绿会融媒·“海洋与湿地”（图文无关）。

思考题·举一反三

Q1、eDNA和eRNA (并称为eNA) 技术在生态监测中的应用正逐步突破，但现有技术是否足够精确，以捕捉宿主和微生物共生系统中微妙的变化？如果我们能够进一步优化这项技术，能否为生态监测带来更灵敏、预见性强的数据，帮助我们更早识别生态系统的潜在问题？这是否会彻底改变我们对环境变化的反应速度？

Q2、微生物群落的功能冗余性，或许掩盖了某些关键物种在生态适应中的核心作用。那么，我们能否通过精细化的**“微生物-宿主”**互动模型，来精准预测生态系统如何应对环境变化？这一突破是否能够在提高生态系统恢复力的同时，推动生物多样性保护迈上新台阶呢？

Q3、传统的环境监测，往往依赖间接指标来反映生态健康；但，如果我们能构建一种基于微生物群落功能的"生态健康指纹"，并通过跟踪宿主的动态变化，是否能突破时间和空间的局限，实现对生态系统长期健康的精准监控？这样的方法，是否能够为政策制定者提供更为前瞻性、更为灵活的决策依据呢？

Q4、如何解决微生物eNA技术在大规模生态监测中采样和数据处理的问题，确保它在实际应用中既高效、又可靠？又可以将怎样微生物作为“生态指示物”的发现，整合到我们现有的生态健康评估体系中，来帮助policymakers做出更科学的环境管理决策呢？

THE END
海湿声明: 1.本文仅代表资讯，不代表平台观点。供参考。2. 因本平台斜体字拷贝至外部平台时常出现内容丢失的情况，故本文中，物种拉丁学名未作斜体设置。信息源 | Cook, Lauren SJ, et al.(2024)
编译 | 王芊佳

编辑 | 绿茵
排版 | 绿叶

参考资料略