我要投稿 查看投稿进度
学术期刊
在线客服
客服电话：400-188-5008
客服邮箱：service@ccnpub.com
投诉举报：feedback@ccnpub.com
人工客服

工作时间（9：00-18：00）
官方公众号

科技成果·全球共享

请选择 目标期刊

基于eDNA技术的舟山近海中国团扇鳐定性与定量分析 下载：64 浏览：474

高天翔1 张浩博2 王晓艳2 陈治3 《水产研究进展》 2024年5期

摘要:
为探讨环境DNA (environmental DNA，eDNA)技术用于中国团扇鳐监测方面的可行性，同时开展基于eDNA技术的舟山近海中国团扇鳐定性与定量分析。本实验将中国团扇鳐与其同属汤氏团扇鳐COI基因片段序列进行比较分析，使用PrimerExpress3.0软件设计中国团扇鳐特异性引物与TaqMan探针。在舟山朱家尖近海设计了A、B、C共3个定置网调查站位，定期收集中国团扇鳐样品。于2017年12月19日、2018年4月13日和2018年7月14日分别采集水样(站位A、B1、B2、C1、C2、D)，开展eDNA微滴式数字PCR(dropletdigitalPCR，ddPCR)检测，并将检测结果与水温和采样点进行差异显著性分析。结果显示，不同站位、不同时间的中国团扇鳐eDNA浓度不同，水样采集点对中国团扇鳐eDNA浓度的影响极显著，不同采样点eDNA在不同季节存在极显著差异。研究表明，eDNA检测技术灵敏度高，水温、底质和水深对中国团扇鳐的分布皆有影响。研究结果为其他海域的中国团扇鳐e DNA追踪监测奠定了基础。

长江上游鱼类环境DNA通用引物的选择与验证 下载：76 浏览：496

吕宏森1 王安香1 董智玲1 闫卉果1 龚志韬1 刘嘉豪1 姚维志1，2 何文平1，2 《水产研究进展》 2023年6期

摘要:
为了选择出适合使用eDNA技术对长江上游鱼类多样性进行研究的通用引物，本研究选择10对扩增序列位于12S rRNA、16S rRNA、Cytb和COⅠ基因片段的常用引物，分别为Mifish-U、AcMDB07、Teleo、12SPv、Fish16S1、Ve16S1、PSI、G、VeCB1、FishCB，对长江上游常见的32种鱼类和3种其他水域鱼类肌肉组织提取的DNA扩增。结果显示，有6对引物均能扩增出全部35种鱼类，但引物Mifish-U的扩增效果最好。进一步使用引物Mifish-U对长江上游屏山县、涪陵区和巫山县3个采样点的水样eDNA进行高通量测序，共检测到80种鱼类，包括本研究使用的32种长江上游鱼类，其辨别度较高。使用引物Mifish-U对室内养殖3种鱼类的水样eDNA进行高通量测序后定性定量分析，结果显示黄颡鱼和鲤的生物量与序列数相关性显著，引物Mifish-U进行eDNA定量分析的潜力较大。研究表明，引物Mifish-U更适合作为eDNA研究长江上游鱼类多样性的通用引物。本研究可为利用eDNA技术监测长江上游鱼类多样性的引物选择提供参考。

基于eDNA技术的密云水库鱼类群落结构及生态位变化分析 下载：20 浏览：277

曲疆奇1 郝桐锋1,2 李永刚3 刘录民3 郝东生3 贾成霞1 张清靖1 《中国水产学报》 2024年3期

摘要:
为探究南水北调中线工程蓄水后新水域环境对鱼类群落的影响，采用eDNA宏条形码技术（environmental DNA metabarcoding）首次对密云水库鱼类群落结构及多样性的时空变化特征进行了分析，并结合生态位宽度Shannon-Winner（Bi）和重叠Pianka指数(Qik)研究了鱼类种群间的相互作用、共生共存及生态位分化的响应过程。结果表明：本次调查密云水库共检出86个鱼类物种eDNA信息，隶属14目21科68属，有3个鱼类eDNA信息仅注释到科、属级分类水平；鱼类主要栖息于水库底层（61.63%）,以肉食性（43.02%）和杂食性（26.74%）摄食类型为主；PCoA分析显示，密云水库各采样点鱼类群落结构无显著性差异（P>0.05）,Alpha多样性各项指数也无显著性差异（P>0.05）;主要鱼类生态位宽度为1.15～9.25,均为中生态和广生态位种，其中，生态位重叠指数Qik>0.6的种对有517对，约占总种对数的14.15%;与历史资料相比，鲢（Hypophthalmichthys molitrix）、鳙（Aristichthys nobilis）、鲫（Carassius auratus）、鲂（Megalobrama terminalis）和鲤（Cyprinus carpio）等增殖放流鱼类仍为水库主要经济鱼类。研究表明，蓄水后营底栖、以肉食性和草食性为主要生活策略的水库鱼类对环境的适应能力较弱，且彼此之间竞争明显。
[1/1]
|<
<
1
>
>|
在线客服：：点击联系客服
联系电话：：400-188-5008
客服邮箱：：service@ccnpub.com
投诉举报：：feedback@ccnpub.com
人工客服

工作时间（9：00-18：00）
官方公众号

科技成果·全球共享