アプリケーション
食品安全 食品サプライチェーンのグローバル化により、魚介類製品の原産地と安全性の不確実性が高まっています。バーコードは、製品のラベル表示を検証し、その原産地を追跡するために使用できます。「魚の偽装」は世界中で発見されています。[ 14 ] [ 15 ] ニューヨーク州のスーパーマーケットで行われた最近の調査では、識別可能なバーコード付きの魚介類の購入の26.92%が誤ってラベル付けされていたことがわかりました。[ 16 ]
バーコーディングは魚種の追跡にも役立ちます。魚の摂取は 人間の健康に悪影響を及ぼす可能性があるためです。さらに、生物毒素は食物連鎖を遡るにつれて濃縮されることがあります。例えば、サンゴ礁に生息する魚類では、バラクーダなどの捕食魚がシガテラ中毒を 引き起こすことが確認されています。このような魚中毒の新たな関連性は、魚のバーコーディングを用いることで検出できます。
押収されたフカヒレ
方法論
水生環境におけるサンプリング 水生環境には、魚類のeDNAメタバーコーディング のサンプリング時に考慮すべき特別な特性があります。海水サンプリングは、海洋生態系の健全性と生物多様性の評価に特に関心があります。海水中のeDNAの分散は大きく、塩分濃度はDNAの保存に悪影響を及ぼしますが、水サンプルには、サンプリング後1週間まで魚由来のeDNAが大量に含まれていてもおかしくありません。遊離分子、腸壁、皮膚細胞の破片が魚類eDNAの主な供給源です。[ 18 ]
海洋環境と比較して、池にはeDNA検出に影響を与える可能性のある生物学的および化学的特性があります。池は他の水域に比べて小さいため、紫外線への曝露や温度やpHの変化などの環境条件に対してより敏感です。これらの要因はeDNAの量に影響を与える可能性があります。さらに、池の周りの樹木や密生した植生は、風による水の曝気を妨げる障壁となります。このような障壁は、eDNAの完全性を損なう化学物質の蓄積を促進する可能性もあります。[ 19 ] 池におけるeDNAの不均一な分布は、魚の検出に影響を与える可能性があります。魚のeDNAの利用可能性は、生活段階、活動、季節性、行動にも依存します。eDNAの最大量は、産卵、幼生段階、繁殖活動から得られます。[ 20 ]
対象領域 メタバーコーディングの成功にはプライマー設計が重要です。プライマー開発に関するいくつかの研究では、魚類のメタバーコーディングに適したターゲット領域としてシトクロムBと16Sが挙げられています。Evans et al . (2016) は、Ac16SとL2513/H2714プライマーセットがさまざまなメソコスムで魚種を正確に検出できることを報告しています。[ 21 ] Valentini et al. (2016) が行った別の研究では、12S rRNA遺伝子座の領域を増幅するL1848/H1913プライマーペアが、短いターゲット断片でも高い分類学的カバレッジと識別を達成できることが示されました。この研究では、サンプリングサイトの89%でメタバーコーディングアプローチが従来の方法(電気漁法や網漁法など)と同等かそれ以上の精度であったことも明らかになりました。[ 22 ] Hänfling et al. (2016)は、ミトコンドリア12S領域とシトクロムB領域にそれぞれ標的がある12S_F1/12S_R1およびCytB_L14841/CytB_H15149プライマーペアを使用して、湖の魚類群集に焦点を当てたメタバーコーディング実験を実施した。結果は、CytBプライマーを使用した場合よりも12Sプライマーを使用した場合の方が魚種の検出率が高いことを示した。これは、より大きなCytBアンプリコン(約460 bp)と比較して、より短い12S断片(約100 bp)が持続するためであった。[ 23 ] 一般的に、これらの研究は、実験の目的と性質に応じて、プライマーの設計と選択について特別な考慮が必要であることをまとめている。
魚類参照データベース 世界中の研究者が利用できるオープンアクセスデータベースが多数存在する。DNAバーコーディング法による魚類標本の適切な同定は、利用可能な配列データベース の質と種の網羅性に大きく依存する。魚類参照データベースは、通常、検査された魚類標本のDNAバーコード、画像、地理空間座標を含む電子データベースである。このデータベースには、標本へのリンク、種の分布情報、命名法、権威ある分類学的情報、付随する自然史情報、文献引用も含まれる場合がある。参照データベースは、キュレーションされている場合と、キュレーションされていない場合があり、キュレーションされている場合は、多数の参照配列が含まれる可能性があるが、種の同定の信頼性は低くなる。
フィッシュボール
2005年に開始されたFish Barcode of Life Initiative(FISH-BOL)www.fishbol.orgは、すべての魚種の標準化された参照DNA配列ライブラリを構築する国際的な研究協力です。[ 24 ] これは、すべての魚種の分子識別を支援するために、標準化されたDNAバーコード配列と関連する標本由来データを収集してキュレーションされた参照配列ライブラリにまとめることを目標とする、協調的なグローバル研究プロジェクトです。[ 25 ]
研究者が FISH-BOL 参照ライブラリに貢献したい場合は、標本の収集、画像化、保存、アーカイブ、メタデータの収集と提出プロトコルに関する明確なガイドラインが提供されます。[ 26 ] Fish-BOL データベースは、Barcode of Life Data Systems (BOLD) へのポータルとして機能します。
フランス領ポリネシア魚類バーコーディング基地
フランス領ポリネシア魚類バーコーディングデータベースには、2006年以降、CRIOBE(島嶼研究環境観測センター)が主催または参加したフランス領ポリネシア諸島での複数のフィールドトリップで捕獲されたすべての標本が収録されています。分類された各標本について、学名、写真、日付、GPS座標、水深と捕獲方法、サイズ、およびシトクロムcオキシダーゼサブユニット1(CO1)DNA配列の情報が利用可能です。データベースは、名前(属名または種名)またはCO1 DNA配列の一部を使用して検索できます。
アクアジーン
複数のドイツ機関が共同開発したAquageneは、海洋魚種の厳選された遺伝子情報を無料で提供するデータベースです。このデータベースでは、DNA配列の比較によって種を識別できます。すべての種は複数の遺伝子配列によって特徴付けられており、現在、標準的なCO1バーコード遺伝子に加え、CYTB、MYH6、そして(近日中に)RHODも含まれているため、近縁種や種内多様性の高い種であっても、明確な種判別が可能です。遺伝子データには、デジタル画像、標本番号、産地などの採取標本に関する追加データがオンラインで補完されています。
追加リソース
より一般的だが、魚類のバーコード化にも役立つ可能性のあるその他の参照データベースとしては、Barcode of Life DatasystemとGenBank がある。
利点 バーコーディング/メタバーコーディングは、迅速かつ通常は信頼性の高い種識別を可能にするため、形態学的識別、すなわち分類学的専門知識は不要です。メタバーコーディングは、生物が劣化している場合[ 27 ] や、生物の一部しか入手できない場合でも種を識別することを可能にします。これは、希少種や侵入種を検出するための強力なツールであり、個体数が少ない場合でも検出できます。魚類の生物多様性[ 6 ] 、個体数、密度を評価する従来の方法には、網、電気漁具 [ 6 ] 、トロール網、ケージ、定置網などの漁具の使用が含まれますが、これらは個体数の多い種についてのみ、存在の信頼できる結果を示します。これとは対照的に、希少な在来種や新たに定着した外来種は、従来の方法では検出されにくく、不在/存在の仮定が誤っています[ 6 ] 。バーコーディング/メタバーコーディングは、eDNAからDNAを分析したり、生物をサンプリングしたりする機会を提供するため、場合によっては非侵襲的なサンプリング方法でもあります。[ 28 ] [ 29 ] [ 30 ]
魚類寄生虫の場合、メタバーコーディングは、より直接的な方法(例えば、顕微鏡でサンプルから種を特定するなど)では難しい、水生環境からの隠蔽された、あるいは微小な寄生虫の検出を可能にする。一部の寄生虫は隠蔽された変異を示し、メタバーコーディングはこれを明らかにするのに役立つ方法となり得る。[ 31 ]
eDNAメタバーコーディングの適用は、大規模な調査や多数のサンプルが必要な場合に費用対効果が高い。eDNAは、漁獲、サンプルの輸送、分類学者の時間のコストを削減でき、ほとんどの場合、対象種の少量のDNAだけで確実に検出できる。技術開発によりバーコーディング/メタバーコーディングの価格が常に低下していることも利点である。[ 2 ] [ 22 ] [ 32 ] eDNAアプローチは、アクセスできない環境のモニタリングにも適している。
課題 メタバーコーディングから得られる結果は、出現頻度に限定されるか、偏っている。また、すべての種にバーコードが付けられているわけではないことも問題である。[ 27 ]
メタバーコーディングは従来のサンプリング方法の実際的な制約を克服できる可能性があるものの、eDNAメタバーコーディングの適用に関する実験設計やバイオインフォマティクス基準についてはまだ合意が得られていない。基準がないのは、これまでに実施された実験や研究が、魚の多様性や個体数、水生生態系の種類、マーカーの数、マーカーの特異性など、さまざまな点で異質であるためである。[ 32 ]
この方法におけるもう一つの重要な課題は、分子データから魚の個体数を定量化する方法である。定量化が可能であった事例もあるが[ 33 ] 、分子データが魚のモニタリングという目的をどのように、あるいはどの程度達成できるかについては、まだ合意が得られていないようだ[ 34 ] 。
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