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文章来源：海洋与湿地
“海洋与湿地”（OceanWetlands）小编注意到近日发表在eLife期刊上的一篇最新研究：英国伯明翰大学的科学家们成功运行了他们的DNA“时光机”概念验证，以揭示一个淡水湖泊百年来的环境变化，包括升温和污染，导致潜在的不可逆转的生物多样性损失。他们的方法利用人工智能应用于基于DNA的生物多样性、气候变量和污染，有望帮助监管机构保护地球现有的生物多样性水平，甚至恢复生物多样性。为助力全球环境治理、为我国学者提供信息供决策参考，“海洋与湿地”编译分享信息如下，供读者参阅。
图片来源：英国利兹大学（UniversityofLeeds）
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生物多样性“时光机”揭示丹麦湿地一百年来的损失与恢复英国伯明翰大学的研究人员与法兰克福的哥白尼大学合作，在丹麦的一个湖泊底部的沉积物中进行了他们的DNA“时光机”的第一次概念验证，以重建一个年的生物多样性、化学污染和气候变化水平的文库。这个湖泊有着详细记录的水质变化历史，是测试生物多样性时光机的理想自然实验。研究人员在eLife杂志上发表了他们的发现，揭示了沉积物持有了一份持续的生物和环境信号记录，这些信号随时间改变——从工业革命初期的（半）原始环境到现在。团队使用环境DNA——由植物、动物和细菌留下的遗传物质——构建了整个淡水生物群落的图像。借助人工智能，他们分析了这些信息，结合气候和污染数据，以找出解释湖泊中物种历史性损失的因素。研究的首席调查员、伯明翰大学进化系统生物学和环境组学教授LuisaOrsini表示：“我们从湖底取了一个沉积核心，利用该沉积物内部的生物数据就像一台时光机——回顾历史，建立了过去一个世纪每年分辨率的生物多样性详细图像。通过分析生物数据与气候变化数据和污染水平，我们可以识别对生物多样性影响最大的因素。”
上图展示了该研究的工作的概念框架。从丹麦的Ring湖取样了跨越年的沉积物档案，并利用放射性同位素进行了日期测定。通过时间，对生物和非生物变化进行了实证量化：（1）通过将环境DNA从沉积物层中分离并应用多位点代谢条形码技术进行测序（生物指纹），重建了群落级别的生物多样性；（2）利用质谱分析从相同的沉积物层中量化了化学特征（化学指纹）；（3）从公开数据库中收集了气候数据。通过可解释的网络模型和多模态学习，识别了系统级别的生物多样性、化学指纹和气候变量之间的显著相关性。通过环境因素影响的分类单元（家族），确定了影响群落多样性的环境因素，并根据它们对群落多样性的影响进行了排序。这种方法使得能够优先考虑保护和缓解干预措施。图片来源：NiamhEastwood和LuisaOrsini教授，elife
“保护每个物种而不影响人类生产是不切实际的，但通过使用人工智能，我们可以优先考虑保护提供生态系统服务的物种。同时，我们可以识别顶级污染物质，引导对具有最不利影响的化学物质的监管。这些行动不仅可以帮助我们保护今天的生物多样性，还可能促进生物多样性的恢复。生物多样性维持了我们所有人从中受益的许多生态系统服务。保护生物多样性意味着保护这些服务。”
揭示：生物多样性变化的驱动因素在这项对来自丹麦Ring湖的群落生物多样性数据和其他参数（包括来自湖泊附近气象站的气候记录、以及丹麦国家档案馆年至年的生物杀灭剂销售记录）的研究中，研究人员应用了稀疏典型相关分析（sCCA）。生物杀灭剂销售记录被证明是湖泊沉积物中持久性化学物质的良好代表，因为在切片的沉积物档案中，持久性卤代杀虫剂DDT的定量显示出与销售记录随时间变化非常相似的轮廓。研究人员发现，杀虫剂和杀菌剂最能解释总体生物多样性的变化，它们在所有条形码中具有最高的CCA负载，其次是杀虫剂和除草剂。在气候变量中，年最低温度解释了最大的生物多样性变化，而其他气候变量在所有条形码和分类群之间影响不同。
上图：sCCA3D图。这张稀疏典型相关分析（sCCA）的三维图，展示了五个使用的条形码（18S、rbcL、COI、16SV1和16SV4）中生物多样性方差由生物杀灭剂和气候变量解释的比例。由于生物杀灭剂是在年左右引入的，因此该分析跨足了最近的三个湖泊阶段（富营养化、杀虫剂和恢复）。可交互版本请参见：
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