研究提高了识别和研究藻类物种的能力

有害藻华在全球范围内为人类、野生动物和宠物的水质和健康风险管理带来挑战。俄克拉荷马大学的一组研究人员正在努力通过一种新的基于基因组的分类法更好地管理微囊藻的大量繁殖和毒素。

OURegents的生物学教授DaveHambright及其浮游生物生态学和湖泊学实验室的成员与OU微生物学教授LeeKrumholz一起，与北卡罗来纳大学、詹姆斯麦迪逊大学和奥本大学的教职员工合作开展了该项目。他们的工作成果发表在《科学进展》杂志上。

通过开发新的基于基因组的分类学，研究人员将首次能够描述微囊藻的生态位，包括营养需求和季节性，并最终控制有害的微囊藻大量繁殖。该团队开发了遗传标记，使研究人员能够识别水系统中存在的微囊藻物种。在他们的论文中，研究人员已经确定了16种独特的物种，其中可能有30种或更多，它们在遗传上是不同的，但与当前形态学上定义的物种不符。

“这种新的基于基因组的分类法为研究人员制定基于科学的主动管理计划以消除有害微囊藻水华的水域奠定了基础，”Hambright说。“我们提高识别和研究这种藻类物种的能力将有助于我们降低健康风险以及管理和保护我们日益脆弱的水资源的能力。”

了解微囊藻生态学和进化是旨在预防和减少有害微囊藻大量繁殖的湖泊和水质管理的基础。虽然传统的微囊藻分类学(分类为物种)承认多个物种，但这些分类是有争议的，因为它们是基于形态而不是生态特征。此外，它们与标准的基于DNA序列的分类相冲突，后者表明一个物种具有复杂多变的生态。

根据OU生物学博士生KatherineCook于2020年在Limnology&Oceanography上发表的工作，该小组假设微囊藻及其微生物组是互补相互作用细菌物种(相互作用组)的共同进化群落，每一个都是成功的必要条件其他。

他们的目标是使用122个已发表的完整基因组检查来自世界各地的微囊藻的基因组成，并预测微生物组细菌可能提供的潜在代谢功能。他们的论文以强大的分类学分类(包括进化关系)的形式代表了该目标的基础。

本文中的大部分生物信息学分析是由OU博士后研究员HaiyuanCai在OU博士生ChrisMcLimans的协助下进行的。OU研究助理教授JessicaBeyer支持其他数据分析。