背景 DNA バーコーディング技術は、5S rRNA 遺伝子を使用した微生物群集の初期の DNA シーケンス研究から発展しました。[ 11 ] 2003 年、カナダ、オンタリオ州のゲルフ大学のPaul DN Hebert らによる論文で、種の識別、および未知の配列を目や門などの上位分類群に割り当てる可能性のある標準化された方法として、現代の DNA バーコーディングの特定の方法と用語が提案されました。[ 12 ] Hebert らは、1994 年に Folmer らが初めて使用したシトクロムcオキシダーゼ I (COI) 遺伝子を、公開された DNA プライマーを 使用して種レベルでの系統解析のツールとして使用し、後生動物の無脊椎動物間の適切な識別ツールとして有用であることを実証しました。[12] COI 遺伝子 の「Folmer 領域」は 、 DNA レベルでの変異パターンに基づいて分類群を 区別するためによく使用されます。 COIの利点としては、配列の取得が比較的容易であること、種間で多様性と保存性が混在していることなどが挙げられる。Hebertらは、これらのプロファイルを「バーコード」と呼び、「グローバルな生物識別システム」の基盤となるCOIデータベースの開発を構想した。
方法
サンプリングと保存 バーコーディングは、対象試料の組織、複数の生物の混合物(バルクサンプル)、または環境サンプル(水や土壌など)に含まれるDNAから行うことができる。これらの異なる種類のサンプルでは、サンプリング、保存、分析の方法がそれぞれ異なる。
組織サンプル
対象標本から採取した組織サンプルにバーコードを付けるには、皮膚片、鱗片、脚、触角などの小さな断片で十分でしょう(標本の大きさによります)。汚染を防ぐため、サンプル採取ごとに使用した器具を滅菌する必要があります。1つの標本から2つのサンプルを採取することをお勧めします。1つは保存用、もう1つはバーコード処理用です。DNAの劣化を防ぐには、サンプルの保存が非常に重要です。
バルクサンプル
バルクサンプルとは、研究対象となる分類群 に属する複数の生物を含む環境サンプルの一種です。ここでいうバルクサンプルと他の環境サンプルとの違いは、バルクサンプルは通常、良質なDNAを大量に提供する点にあります。バルクサンプルの例としては、キックネットで採取した水生大型無脊椎動物サンプルや、マレーズトラップ で採取した昆虫サンプルなどが挙げられます。単細胞真核生物などの生物全体を含む、ろ過またはサイズ分画された水サンプルも、バルクサンプルとして定義されることがあります。このようなサンプルは、形態に基づく同定のための従来のサンプルを採取するのと同じ手法で採取できます。
eDNAサンプル
環境DNA (eDNA)法は、環境サンプル(水や土壌など)中に存在する細胞残骸や細胞外DNAから、バーコーディングやメタバーコーディングによって種を検出・同定する非侵襲的な手法です。この手法は、すべての生物が環境中にDNAを残し、この環境DNAは存在量が非常に少ない生物でも検出できるという事実に基づいています。したがって、フィールドサンプリングでは、対象生物のDNAが少量しか存在しない可能性がある場合、汚染を避けるために、各サンプリングサイトまたはサンプルでDNAフリーの材料とツールを使用することが最も重要です。一方、eDNAサンプルには常に全細胞、つまり生きた微生物のDNAが含まれており、これらはしばしば大量に存在します。そのため、自然環境で採取された微生物サンプルもeDNAサンプルと呼ばれますが、対象生物の量が多いため、この文脈では汚染の問題は少なくなります。eDNA法は、水、土壌、糞便、胃内容物、血液など、ほとんどのサンプルタイプで使用できます[ 14 ]。
DNA抽出、増幅、およびシーケンスDNAバーコーディングには、サンプル中のDNAを抽出する必要がある。DNA抽出 方法にはいくつかの種類があり、コスト、時間、サンプルタイプ、収量などの要因が最適な方法の選択に影響を与える。
生物またはeDNAサンプルからポリメラーゼ連鎖反応 (PCR)を使用してDNAを増幅する場合、サンプルに含まれる阻害分子によって反応が悪影響を受ける可能性があります。[ 15 ] これらの阻害物質を除去することは、その後の分析に高品質のDNAが利用できるようにするために重要です。
抽出したDNAの増幅 は、DNAバーコーディングに必要なステップです。通常、DNAバーコードを取得するために、全DNA材料のごく一部(通常400~800塩基対)のみが シーケンスされ 、増幅はプライマーペアを使用してその断片に限定されます。[ 16 ] eDNA材料の増幅は、通常、より小さな断片サイズ(<200塩基対)に焦点を当てています。これは、eDNAが他のソースのDNA材料よりも断片化されやすいためです。しかし、アンプリコンサイズとeDNAの検出率の間には関係がないと主張する研究もあります。[ 17 ] [ 18 ]
スウェーデン、ウプサラにあるSciLifeLabのHiSeqシーケンサー。この写真は、2019年3月にSLUのコースPNS0169の見学旅行中に撮影されたものです。 DNAバーコードマーカー領域が増幅されたら、次のステップはDNAシーケンス 法を用いてマーカー領域の配列を決定することです。[ 19 ] さまざまなシーケンスプラットフォームが利用可能であり、技術開発は急速に進んでいます。
マーカーの選択 Pseudomonas の 16S rRNA 遺伝子で示されたプライマーとターゲット領域の模式図。プライマーとして、通常は変動性の低い短い保存配列が選択され、これにより選択されたターゲットグループのほとんどまたはすべての種を増幅できます。プライマーは、2 つのプライマー間の高度に変動するターゲット領域を増幅するために使用され、その後、種の識別に使用されます。Bodilis , Josselin; Nsigue-Meilo, Sandrine; Besaury, Ludovic; による »Variable Copy Number, Intra-Genomic Heterogeneities and Lateral Transfers of the 16S rRNA Gene in Pseudomonas« から改変。 Quillet, Laurent、CC BY ライセンスの下で使用、入手先: https://www.researchgate.net/figure/Hypervariable-regions-within-the-16S-rRNA-gene-in-Pseudomonas-The-plotted-line-reflects_fig2_224832532 。 DNAバーコーディングに使用されるマーカーはバーコードと呼ばれます。DNAバーコードに基づいて種を適切に特徴付けるには、情報量の多いDNA領域の選択が重要です。優れたDNAバーコードは、種内変異が少なく種間変異が大きい [ 12 ] こと、および幅広い分類学的応用のためのユニバーサル PCR プライマーを開発するための 保存された 隣接部位を持つ必要があります。目標は、研究対象の生物群のほとんどまたはすべての種を検出および識別できるプライマーを設計することです(高い分類学的解像度)。バーコード配列の長さは、現在のサンプリングソース、 DNA抽出 、増幅 、およびシーケンス 法で使用できるほど短くする必要があります。[ 20 ]
ウイルスから 植物、 動物 まで、すべての分類群に対して単一の遺伝子 配列を使用できればより効率的である。しかし、そのような遺伝子領域はまだ発見されていないため、生物群ごと、あるいは研究課題に応じて異なるバーコードが使用されている。
動物の場合、最も広く使用されているバーコードはミトコンドリアの シトクロムcオキシダーゼI (COI )遺伝子座です。[ 21 ] Cytb 、12S 、16S などの他のミトコンドリア遺伝子も使用されています。ミトコンドリア遺伝子は、 イントロン がないこと、半数体 遺伝 様式であること、組換えが限られていることから、 核遺伝子 よりも好まれています。[ 21 ] [ 22 ] さらに、各細胞 にはさまざまなミトコンドリア (数千個まで)があり、それぞれに複数の環状DNA分子が含まれています。したがって、サンプル組織が限られている場合でも、ミトコンドリアは豊富なDNA源を提供できます。
しかし、植物では、ミトコンドリア遺伝子は変異率が 低いため、DNAバーコーディングには適していません。[ 23 ] 葉緑体 ゲノムにはいくつかの候補遺伝子が見つかっており、最も有望なのは、単独または他の遺伝子と組み合わせたマチュラーゼK 遺伝子(matK )です。リボソーム 内部転写スペーサー (ITS DNA)などのマルチローカス マーカーとmatK 、rbcL 、trnH などの遺伝子も種の識別に使用されています。2つ以上の葉緑体「バーコーディング」遺伝子座を使用した場合、植物種間の最良の識別が達成されています。[ 24 ]
細菌 の場合、リボソームRNAの小サブユニット(16S )遺伝子は高度に保存されているため、さまざまな分類群に使用できます。[ 25 ] いくつかの研究では、 COI [ 26 ] 、II型シャペロニン (cpn60 )[ 27 ] 、またはRNAポリメラーゼ のβサブユニット(rpoB )[ 28 ] も細菌DNAバーコードとして機能する可能性があることが示唆されています。
真菌の バーコーディングはより困難であり、複数のプライマーの組み合わせが必要になる場合がある。[ 29 ] COIマーカーは 特定の真菌群では良好な性能を示すが、[ 30 ] 他の真菌群では同等の性能を示さない。[ 31 ] そのため、 ITS rDNAや核リボソームRNAの大型サブユニット (28S LSU rRNA)などの追加マーカーが使用されている。 [ 32 ]
原生生物 群においては、 28S rDNA のD1–D2領域またはD2–D3領域、 18S rRNA 遺伝子のV4サブ領域、 ITS rDNA、COI など、様々なバーコードが提案されている。さらに、光合成を行う原生生物には、 リブロース-1,5-ビスリン酸カルボキシラーゼ-オキシゲナーゼ 遺伝子(rbcL )の大型サブユニットや葉緑体 23S rRNA遺伝子など、特定のバーコードが使用できる。
参考図書館 参照ライブラリは、バーコーディングまたはメタバーコーディングから得られた配列の分類学的同定(注釈とも呼ばれる)に使用されます。これらのデータベースには、以前に同定された分類群に割り当てられた DNA バーコードが含まれています。ほとんどの参照ライブラリは、生物群内のすべての種を網羅しているわけではなく、新しいエントリが継続的に作成されています。大型生物や多くの微生物(藻類など)の場合、これらの参照ライブラリには、詳細な文書(サンプリング場所と日付、収集者、画像など)と、標本の権威ある分類学的同定、および特定の形式での配列の提出が必要です。ただし、このような基準を満たしているのはごく少数の種のみです。このプロセスでは、博物館のコレクション、植物標本館、その他の協力機関に標本を保管することも必要です。分類学的に包括的な網羅性と内容の質の両方が、同定の正確性にとって重要です。[ 33 ] 微生物の世界では、ほとんどの種名に DNA 情報がなく、多くの DNA 配列はどのリンネ式二名 法にも割り当てることができません。[ 34 ] 生物群と使用される遺伝子マーカー に応じて、いくつかの参照データベースが存在する。小規模な国内データベース(例:FinBOL)や、国際生命バーコードプロジェクト(iBOL)のような大規模なコンソーシアムがある。[ 35 ]
大胆な 2007年に開始されたBarcode of Life Data System (BOLD) [ 36 ] は、2022年時点で約78万のBIN(バーコードインデックス番号)を含む、最大規模のデータベースの1つです。これは、バーコード研究のための標本と配列レコードの自由にアクセス可能なリポジトリであり、バーコードデータの管理、品質保証、分析を支援するワークベンチでもあります。このデータベースには主に、COI遺伝子マーカーに基づく動物のBINレコードが含まれています。植物の識別には、BOLDはmatK とrbcL の配列を受け入れます。
団結 UNITEデータベース[ 37 ] は2003年に開設され、核リボソーム内部転写スペーサー(ITS)遺伝子マーカー領域を用いた真菌(2018年以降はすべての真核生物)種の分子同定のための参照データベースです。このデータベースは種の仮説という概念に基づいており、 作業したい割合を選択すると、専門家によって同定された標本から得られた配列と比較して配列がソートされます。
構造が整い、クリーンで解釈しやすいデータを得るためには、生のシーケンスデータをバイオインフォマティクス解析を用いて処理する必要があります。シーケンスデータを含むFASTQ ファイルには、サンプルで検出された配列(FASTA ファイル)と、各DNA配列の各ヌクレオチドに関連付けられた品質スコア(PHRED スコア)を含む品質ファイルの2種類の情報が含まれています。PHREDスコアは、関連付けられたヌクレオチドが正しくスコアリングされた確率を示します。
一般的に、PHREDスコアは各DNA配列の末尾に向かって低下します。そのため、一部のバイオインフォマティクスパイプラインでは、配列の末尾を一定の閾値で単純に切り捨てます。
MiSeqなどの一部のシーケンス技術では、ペアエンドシーケンスが使用され、シーケンスは両方向から実行され、より高品質のデータが得られます。重複するシーケンスはコンティグに整列され、マージされます。通常、複数のサンプルが1回のランでプールされ、各サンプルはタグと呼ばれる短いDNA断片によって特徴付けられます。デマルチプレックスステップでは、これらのタグを使用してシーケンスがソートされ、個別のサンプルが再構成されます。さらなる解析の前に、タグやその他のアダプターはバーコードシーケンスDNA断片から除去されます。トリミング中、品質の低いシーケンス(PHREDスコアが低い)またはターゲットDNAバーコードよりもはるかに短いまたは長いシーケンスが除去されます。次のデレプリケーションステップは、品質フィルタリングされたすべてのシーケンスを、サンプル中の存在量の情報とともに、一意のリード(個々のシーケンス単位ISU)のセットに集約するプロセスです。その後、キメラ(つまり、混合起源の断片から形成された複合シーケンス)が検出され、除去されます。最後に、配列は、多くのクラスタリング戦略のいずれかを使用して、OTU(Operational Taxonomic Units)にクラスタリングされます。最もよく使用されるバイオインフォマティクスソフトウェアには、Mothur [ 40 ] 、Uparse [ 41 ] 、Qiime [ 42 ] 、Galaxy [ 43 ] 、Obitools [ 44 ] 、JAMP [ 45 ] 、Barque [ 46 ] 、およびDADA2 [ 47 ]などがあります。
異なるサンプル間でリード、つまり配列の存在量を比較することは、サンプル内のリードの総数と種のリードの相対的な量の両方がサンプル、方法、またはその他の変数によって異なる可能性があるため、依然として困難です。比較のために、各サンプルのリード数を比較対象のサンプルの最小リード数まで減らすことができます。これは希少化と呼ばれるプロセスです。別の方法は、リードの相対的な存在量を使用することです。[ 48 ]
種の同定と分類学的割り当て OTUの種への分類学的割り当ては、配列を参照ライブラリと照合することによって行われます。Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) は、 サンプルからの配列リードを参照データベースの配列と比較することにより、配列間の類似領域を特定するためによく使用されます。[ 49 ]
データベースが目的の配列と完全に一致する結果を返した場合、種レベルまで特定できる。非常に類似した配列であっても、各分類群の慣例によっては同一種として扱われる場合がある。
十分に類似した一致が見つからない場合は、返された一致を分類学的「アンカー」とみなすことで、科や綱などのより上位の分類レベルへの同定が可能になる場合があります。配列は特定の操作的分類単位 (OTU)に割り当てられ、他の分類学的方法と組み合わせることで、新しい分類群を記述し、データベースに新しいエントリとして追加することができます。サンプル配列と一致する配列の系統樹 を作成することで、一致を文脈化できることがよくあります。[ 50 ]
細菌などの一部の生物群では、未記載の種や未知の種が多数存在するため、種レベルでの分類学的割り当てが不可能な場合が多い。ダークタクサ も参照のこと。
BLASTは類似配列を見つけるための単純な方法です。処理速度が遅く、偽陽性率が高く、最良のヒットが必ずしも系統発生上の近隣種であるとは限りません。改良された方法としては、マーカー遺伝子のデータベースでトレーニングされたナイーブベイズ 分類器やランダムフォレスト分類器などがあります。 原核生物 16S、節足動物 CO1、真菌LSUなど、多くの種類のバーコードに対して事前トレーニングされた分類器が利用可能です。 [ 51 ]
アプリケーション DNAバーコーディングの応用には、新種 の識別、食品の安全性評価、隠蔽種の識別と評価、外来種の検出、絶滅危惧種および絶滅の危機に瀕している種の識別 [ 52 ] 、卵と幼生段階を成体種にリンクすること、生物資源の知的財産権の確保、保全戦略のためのグローバル管理計画の策定、摂食ニッチの解明[ 53 ] 、および法医学[ 54 ] が含まれます。DNAバーコードマーカーは、群集形成、種間相互作用 ネットワーク、分類学的発見、環境保護の優先地域の評価など、系統学、 生態学 、進化生物学 、および保全 における基本的な問題に取り組むために適用できます。
種の同定 ゲノムの標準化された領域からの特定の短いDNA配列またはマーカーは、種を識別するためのDNAバーコードを提供することができます。[ 55 ] 分子生物学的手法は、従来の方法が適用できない場合に特に有用です。DNAバーコーディングは、一般的に診断特性がほとんどない幼虫の識別や、多くの動物の異なる生活段階(幼虫と成虫など)の関連付けに非常に有効です。[ 56 ] バーコーディング技術を使用して絶滅のおそれのある野生動植物の種の国際取引に関する条約(CITES )の附属書に記載されている種を識別することは、違法取引の監視に使用されます。[ 57 ]
隠蔽種の境界設定 DNA バーコーディングにより、隠蔽種 の識別と認識が可能になる。[ 62 ] しかし、DNA バーコーディング分析の結果は分析方法の選択に依存するため、DNA バーコードを使用して隠蔽種を区別するプロセスは、他の分類法 と同様に主観的になる可能性がある。Hebert ら (2004) は、コスタリカ北西部の蝶Astraptes fulgerator は実際には 10 つの異なる種で構成されていると結論付けた。 [ 63 ] しかし、これらの結果は後に Brower (2006) によって異議を唱えられ、分析の多くの重大な欠陥が指摘され、元のデータは 10 種の隠蔽種ではなく、3 ~ 7 の隠蔽分類群 の可能性しか支持できないと結論付けられた。[ 64 ] Smith ら(2007) は、コスタリカ北西部のグアナカステ保護区 (ACG) でイモムシ (鱗翅目) から飼育された Belvosia 属寄生バエ (双翅目: ヤドリバエ科) の 20 形態種の種同定に、シトクロム c オキシダーゼ I DNA バーコードを使用した。これらの著者は、バーコーディングによって種の数が 32 に増加することを発見した。これは、これまで汎食性と考えられていた 3 種の寄生バエが、実際には宿主特異性の高い隠蔽種の集合体であることが明らかになったためである。 [ 65 ] DNA バーコーディング によって研究 さ れた 南極 深海 底生 生物 の 多毛類 15 形態種については、50% のケースで隠蔽種の多様性が発見された。さらに、これまで見過ごされていた 10 形態種が検出され、サンプル全体の種の豊富さが 233% 増加した。 [ 66 ] 同様に、ソコトラ島の爬虫類のDNAバーコーディング研究では、いくつかの分類群で予想外に高い種内分岐が明らかになり、種の豊富さが13.8~54.4%過小評価されている可能性があると推定された。[ 67 ]
バーコードは食品の品質を保証するためのツールです。ここでは、ノルウェー科学技術大学(NTNU)博物館の分子系統学研究室で、ノルウェーの伝統的なクリスマス料理からDNAが抽出されています。
食事分析と食物網への応用 DNAバーコーディングとメタバーコーディングは食性分析研究で有用であり、[ 68 ] 形態学的特徴に基づいて捕食対象を識別できない場合によく使用されます。[ 69 ] [ 70 ]食性分析にはさまざまなサンプリング方法があります。DNAメタバーコーディングは、胃の内容物、 [ 71 ] 糞便、[ 70 ] [ 72 ] 唾液[ 73 ] または全身分析に対して実施できます。 [ 52 ] [ 74 ] 糞便サンプルや高度に消化された胃の内容物では、単一種の組織を区別することが不可能な場合が多く、そのためメタバーコーディングが代わりに適用されます。[ 70 ] [ 75 ] 糞便や唾液は非侵襲的なサンプリング方法を表していますが、全身分析では、多くの場合、まず個体を殺す必要があります。小型生物の場合、胃の内容物のシーケンスは、多くの場合、動物全体をシーケンスすることによって行われます。
食品安全のためのバーコード DNAバーコーディングは、食品の品質を評価するための重要なツールです。その目的は、食品のトレーサビリティを保証し、食品の盗用を最小限に抑え、地域特有の農産物生産を評価することです。また、公衆衛生を守ることも目的の一つです。例えば、メタバーコーディングによって、食事の残りからシガテラ 中毒を引き起こすハタを特定したり [ 76 ] 、毒キノコと食用キノコを区別したりすることが可能になります(参考文献)。
生物モニタリングと生態学的評価 DNAバーコーディングは、保全活動のための絶滅危惧種の存在を評価するために使用でき(参考文献)、あるいは、例えば過剰な栄養分や低酸素レベルといった特定の生態学的条件を反映する指標種の存在を評価するためにも使用できる(参考文献)。
法医学 DNAバーコーディングは、法医学 事件における種の特定によく使用されます。犯罪現場で未知の動物や植物のサンプルが発見、収集、特定され、容疑者と結び付けて有罪判決を得ることが期待されます。[ 77 ] 密猟 、絶滅危惧種の殺害、動物虐待は、動物のDNAがしばしば発見されるため、DNAバーコーディングが使用される犯罪の例です。[ 54 ] [ 78 ] 一方、植物のDNAは通常、容疑者を犯罪現場に結びつける微量証拠として使用されます。 [ 79 ]
可能性と欠点
可能性 従来の生物評価方法は国際的に確立されており、例えばEU指令WFD およびMSFD における水生生物評価のように、生物モニタリングに役立っています。しかし、DNAバーコーディングは、以下の理由から従来の方法を改善できる可能性があります。DNAバーコーディングは、(i)分類学的解像度を高め、識別が困難または専門家が不足している分類群の識別を調和させることができます、(ii)環境要因を特定の分類群により正確かつ精密に関連付けることができます、(iii)地域間の比較可能性を高めることができます、(iv)初期生活段階や断片化した標本を含めることができます、(v)隠蔽 種/希少種の境界を定めることができます、(vi)ストレス要因に敏感または耐性がある可能性のある希少種/隠蔽種などの新しい指標を開発することができます、(vii)処理できるサンプル数を増やし、処理時間を短縮することで、種の生態に関する知識を増やすことができます、(viii) eDNA 法を使用する場合、非侵襲的なモニタリング方法です。[ 80 ]
時間とコスト DNAバーコーディングは、トレーニングから分類学的割り当てに至るまで、従来の形態学的手法よりも高速です。DNA手法の専門知識を習得するのにかかる時間は、分類学の専門家になるのにかかる時間よりも短くて済みます。さらに、DNAバーコーディングのワークフロー(サンプルから結果まで)は、一般的に従来の形態学的ワークフローよりも迅速で、より多くのサンプルを処理できます。
分類学的解像度 DNAバーコーディングにより、顕微鏡による同定などの従来の形態学的方法では識別が困難な上位分類群(科など)から下位分類群(種など)までの分類学的レベルの解読が可能になります。たとえば、ユスリカ科 (刺さないユスリカ)は、陸上および淡水生態系の両方に広く分布しています。その多様性と豊富さから、生態学的プロセスとネットワークにとって重要であり、生物モニタリングで使用される多くの無脊椎動物グループの1つです。無脊椎動物のサンプルには、最大100種のユスリカが含まれることがあり、サンプルの最大50%を占めることがよくあります。それにもかかわらず、分類学の専門知識と時間が必要なため、通常は科レベル以下では識別されません。[ 81 ] この結果、生態学的嗜好が異なるさまざまなユスリカ種が一緒にグループ化され、水質評価が不正確になる可能性があります。
DNA バーコーディングは、分類群を解明し、ストレス要因の影響を個々のユスリカ種などの特定の分類群に直接関連付ける機会を提供する。たとえば、Beermann ら (2018) は、流量の減少、微細堆積物の増加、塩分濃度の増加といった複数のストレス要因に対するユスリカの反応を調査するために、ユスリカの DNAバーコーディングを行った。 [ 82 ] バーコーディング後、ユスリカのサンプルは 183 の操作的分類単位 (OTU)、つまり形態学的種に相当することが多いバーコード (配列) で構成されていることがわかった。これらの 183 OTU は、すべてのユスリカを同じ複数のストレス要因の研究でまとめて記録した以前の報告[ 83 ] の 2 つの反応タイプではなく、15 の反応タイプを示した。同様の傾向は、ニュージーランドのカゲロウ種Deleatidium sp . 内の隠れた多様性を発見した Macher ら (2016) の研究でも発見された。この研究では、12の分子的に異なるOTUがストレス要因に対して異なる応答パターンを示し、このカゲロウが汚染に敏感であるという従来の認識を変える可能性があることが明らかになった。[ 84 ]
欠点 DNAバーコーディングには利点があるにもかかわらず、DNAバーコーディングは従来の形態学的方法の補完として使用するのが最も良いという意見もある。[ 80 ] この推奨事項は、複数の課題が認識されていることに基づいている。
物理的パラメータ 生物モニタリングにバーコーディングを用いる場合、DNAバーコードと対象となる分類群の生態学的嗜好を結びつける必要があるが、これは必ずしも容易ではない。例えば、水系における標的DNAの検出は、その場所におけるDNA分子の濃度に依存するが、この濃度は多くの要因によって影響を受ける可能性がある。DNA分子の存在は、その場所における分散状態、例えば流れの方向や強さにも左右される。河川や湖沼におけるDNAの移動経路は実際にはよく分かっておらず、サンプリングを困難にしている。また、対象種の行動も要因の一つとなり得る。例えば、魚類は季節によって移動パターンが変化する可能性があり、ザリガニや二枚貝は脱皮や産卵といった特定の時期にのみ大量のDNAを放出する。土壌中のDNAについては、その分布、量、質など、さらに不明な点が多い。
バーコード法の主な制限は、配列の分類学的同定にバーコード参照ライブラリに依存している点です。分類学的同定は、信頼できる参照が利用可能な場合にのみ正確です。しかし、ほとんどのデータベースは、特に菌類、植物プランクトン、線虫などの小型生物については、まだ不完全です。さらに、現在のデータベースには、誤同定、スペルミス、その他のエラーが含まれています。必要なすべての生物のデータベースに関する大規模なキュレーションと完成作業には、大規模なバーコードプロジェクト(たとえば、Barcode of Life Data Systems (BOLD) 参照データベースの iBOL プロジェクト)が含まれます。[ 85 ] [ 86 ] しかし、完成とキュレーションは困難で時間がかかります。証拠標本がなければ、参照として使用される配列が正しいかどうかを確実に判断することはできません。
GenBank のようなDNA配列データベースには、標本 に紐づけられていない配列(例えば、植物標本、培養細胞株、あるいは画像など)が多数含まれています。これは、複数の種を分割または統合すべきかどうか、あるいは過去の同定が妥当であったかどうかといった分類学的問題に直面した際に問題となります。最初に誤って同定された生物の、標本に紐づけられていない配列を再利用すると、誤った結論を裏付ける可能性があり、避ける必要があります。[ 87 ] したがって、DNAバーコーディングのベストプラクティスは、標本をシーケンスすることです。[ 88 ] [ 89 ] しかし、多くの分類群では、例えば捕獲が困難な標本、入手可能な標本の保存状態が悪い標本、あるいは適切な分類学的専門知識が不足している標本など、参照標本を入手することが困難な場合があります。[ 87 ]
重要なことに、DNAバーコードは暫定的な分類体系を作成するためにも使用でき、その場合、OTUを従来のラテン語の二名法の代わりとして使用できるため、完全にデータが揃った参照データベースへの依存度を大幅に減らすことができます。[ 90 ]
技術的偏向 DNAバーコーディングには、サンプリングからバイオインフォマティクスによる データ解析に至るまで、方法論的な偏りも伴う。
DNAサンプルにPCR阻害物質が混入すると、偽陽性の結果が出る場合があります。PCRの複製は、良好な配列品質と感度を得るためにしばしば必要となりますが、同時に汚染のリスクを飛躍的に高めます。
DNAサンプルがPCR阻害物質によって汚染されるリスクに加えて、プライマーバイアスはDNAバーコーディングにおけるエラーの主な原因の1つです。[ 91 ] [ 92 ] 効率的なDNAマーカーの単離とプライマーの設計は複雑なプロセスであり、さまざまな分類群のDNAバーコーディング用のプライマーを開発するためにかなりの努力がなされてきました。この努力にもかかわらず、プライマーが予期しない分岐配列を増幅できない可能性が残っています。[ 93 ] さらに、プライマーはしばしば特定の配列に優先的に結合し、プライマーの効率と特異性の違い、代表的でないコミュニティの評価、および多様性のインフレーションにつながります。[ 94 ] したがって、サンプルのコミュニティ配列の構成は主にPCRステップで変化します。
いくつかの研究では、これらのバイアスを回避するために「PCRフリー」のアプローチが試みられた。主なアプローチの1つは、ミトコンドリアを豊富に含むサンプルを使用することである。これにより、標的DNAの濃度が高くなり、増幅が不要になる。(得られる長い配列は分類学的解像度にも役立つ。)[ 95 ] [ 96 ] しかし、 2018年 現在 主要なDNAメタバーコーディング技術は、依然としてアンプリコンのシーケンスに基づいている。[ 93 ]
キメラの生成など、配列決定の過程や配列のバイオインフォマティクス処理の過程で、他のバイアスも生じる。
標準化の欠如 DNAバーコーディングは広く利用され応用されているものの、DNAの保存や抽出方法、DNAマーカーやプライマーセットの選択、PCRプロトコルについては合意が得られていない。バイオインフォマティクスパイプライン のパラメータ(例えばOTUクラスタリング、分類学的割り当てアルゴリズムや閾値など)は、DNAバーコーディングユーザーの間で多くの議論の的となっている。[ 93 ] シーケンス技術も、生成される膨大な量のDNAデータの分析ツールとともに急速に進化しており、より広い空間的および時間的スケールでのコラボレーションとデータ共有 を可能にするために、方法の標準化が緊急に必要とされている。欧州規模でのバーコーディング方法の標準化は、欧州COSTアクションDNAqua-net [ 97 ] の目標の一部であり、CEN(欧州標準化委員会)でも取り上げられている。[ 98 ]
DNAバーコーディングに対するもう一つの批判は、種レベル以下の正確な識別(例えば、品種の区別)やハイブリッドの検出における効率が限られていること、そして進化速度の影響を受ける可能性があることである。
従来型(形態学的)識別とバーコードベースの識別との間の不一致従来の(形態学的)同定によって得られた分類群リストは、いくつかの理由から、バーコードに基づく同定によって得られた分類群リストと直接比較できない、あるいは今後もできない可能性があることを知っておくことが重要です。最も重要な原因は、おそらく分子参照データベースの不完全性と不正確さであり、eDNA配列の正しい分類学的割り当てを妨げています。参照データベースに存在しない分類群はeDNAでは検出されず、間違った名前に関連付けられた配列は誤った同定につながります。[ 80 ] その他の既知の原因としては、従来のサンプルと分子サンプルのサンプリングスケールとサイズの違い、生物群に応じて両方の方法で異なる方法で発生する可能性のある死んだ生物の分析の可能性、およびどちらの方法でも特定の同定の選択、つまり分類学的専門知識の違いまたは特定の生物群を同定できる可能性、あるいはプライマーバイアスによる分類群の潜在的なバイアス分析などが挙げられます。[ 80 ]
ハプログループの解像度 バーコードは一般的に 、種を区別するのに適した突然変異率を持つように選ばれますが、これはバーコード遺伝子座が常に集団が別々の種になった歴史と一致することを意味するものではありません。場合によっては、同一の(COI)DNAバーコードを持つ標本が明らかに異なる種に属します。たとえば、魚類の属Chromis の種などです。言い換えれば、これらの種はバーコード遺伝子座の同じハプロタイプを 共有しており、まだ分岐していません。[ 99 ] また、遺伝子座が一部の種分化イベントで不完全な系統選別 を示し、解釈が困難なグループ分けにつながる可能性もあります。 [ 100 ] COIにおけるILSの例は、Mechanitis のマルチ遺伝子座研究で見られ、複数の遺伝子座を使用することでこの問題を克服できます。[ 101 ]
複数の遺伝子座やより長い配列を使用すると、一般的に解像度が向上しますが、その代償としてデータベースのカバー範囲が狭くなる傾向があります。特別なプライマーを必要としないゲノムスキミングは 、リボソームDNAやオルガネラDNAなどの高コピー数DNAの長い配列を作成するために使用できます。[ 51 ]
種の豊富さ/多様性の推定値DNA バーコーディングは、種の豊富さと多様性の過大評価または過小評価につながる可能性があります。いくつかの研究では、アーティファクト(コミュニティに存在しない種の識別)が生物多様性の過大評価の主な原因であると示唆されています。[ 102 ] [ 103 ] 最も問題となるのは、シーケンスリード数が少ない分類群です。これらのリードは、さまざまな研究でこれらの低頻度リードのほとんどがアーティファクトである可能性があることが示唆されているため、通常、データフィルタリングプロセス中に削除されます。[ 104 ] しかし、これらの低存在量のリードの中に、真に希少な分類群が存在する可能性があります。[ 105 ] 希少な配列は、コミュニティ内の独自の系統を反映しているため、情報量が多く価値のある配列になります。したがって、情報量の多いリードとアーティファクトを区別できる、より堅牢なバイオインフォマティクスアルゴリズムが強く求められています。完全な参照ライブラリがあれば、アーティファクトのフィルタリング(つまり、現存する種の中で対応する配列がない配列の除去)をより適切に行えるため、バイオインフォマティクスアルゴリズムのテストもより良くなり、より正確な種分類が可能になるだろう。[ 106 ] また、形態学的に1つの種が実際には多くの異なる分子配列に分かれる可能性があるため、隠蔽された多様性によって生物多様性が過大評価されることもある。[ 80 ] これは、環境DNA に基づく生物多様性モニタリングに不可欠なDNA参照データの生成に大きく貢献するだろう。
DNAバーコーディングとメタバーコーディングの標準的な手法の違い。DNAバーコーディングは特定の種を特定することを目的とするのに対し、メタバーコーディングは生物群集全体を対象とします。 メタバーコーディングとは、 DNA またはeDNA (環境DNA)のバーコード化によって、同一の(環境)サンプル内、多くの場合同一の生物群内において、複数の分類群を同時に識別することを可能にする手法である。両者の主な違いは、メタバーコーディングはバーコード化とは異なり、特定の生物に焦点を当てるのではなく、サンプル内の種構成を明らかにすることを目的としている点にある。
アプリケーション メタバーコーディングは生物多様性の測定を補完し、場合によってはそれらに取って代わる可能性を秘めている。特に、技術が進歩し、手順が徐々に安価で最適化され、普及するにつれてその可能性は高まる。[ 123 ] [ 124 ]
DNAメタバーコーディングの応用例としては、陸上および水生環境における生物多様性のモニタリング、古生物学 および古代生態系、植物と送粉者の相互作用 、食性分析、食品安全などが挙げられる。
利点と課題 上記で概説したバーコーディングの一般的な利点と欠点は、メタバーコーディングにも当てはまります。メタバーコーディング研究の特に大きな欠点は、eDNAメタバーコーディングに適用する最適な実験設計とバイオインフォマティクス基準に関してまだコンセンサスが得られていないことです。[ 125 ] しかし、EU COSTネットワークDNAqua-Netなど、バイオモニタリングのベストプラクティス基準を確立するために経験と知識を交換することで前進しようとする共同の試みが現在行われています。[ 80 ]
人工DNAバーコーディング 2014年、チューリッヒ工科大学の研究者らは、人工のサブマイクロメートルサイズのDNAバーコードを「見えないオイルタグ」として使用することを提案した。このバーコードは、磁気的に回収可能なシリカ粒子内の合成DNA配列で構成されている。ラベルとして食用油に非常に少量(1ppbまで)添加することができ、PCR/シーケンスによる真正性テストのためにいつでも回収できる。この方法は、オリーブオイルの不正混入を検査するために使用できる。[ 126 ]
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関連トピック:
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外部リンク スウェボル FinBOL 国際生命バーコードプロジェクト(iBOL) 大胆な 団結 Diat.barcode は、2019年11月17日にWayback Machine に アーカイブされました。