DNA和超级计算机如何帮助维持蜜蜂种群

为了揭示蜜蜂所依赖的植物，俄亥俄州立大学的研究人员正在使用最新的DNA测序技术和超级计算机。他们花了几个月的时间从蜂箱中采集花粉，并开发了一种多基因座元组编码方法，以确定花粉样本中存在哪些植物以及每种植物的比例。

单个蜂箱可以从数十种不同的植物物种中收集花粉，这种花粉是蜂巢觅食行为和营养偏好的有用证据。“了解某些植物被觅食的程度使我们可以推断出某些植物物种在特定景观中的潜在可能性，某些植物物种对其他物种的偏好，以及某些植物物种对蜜蜂的贡献程度。饮食，“研究生罗德尼理查森说。“我们实验室的主要兴趣之一是研究蜜蜂觅食偏好，以便我们可以增强景观以维持健壮的蜜蜂种群。”

对于理查森及其同事来说，元条码编码是这项研究的关键。它是一种DNA分析方法，使研究人员能够识别生物标本。

Metabarcoding通过比较来自未鉴定的生物样本的短基因序列“标记”与已知参考序列的文库来进行。它可用于检测食物和水中的生物污染物，从粪便样本中表征动物饮食，甚至可以测试空气样本中的细菌和真菌孢子。在花粉的情况下，它可以节省研究人员在显微镜下识别和计数单个花粉粒的无数个小时。

Richardson和他的同事设计了新的元链式编码方法，使用基因组中的三个特定位置或基因座作为标记。他们发现使用多个基因座同时产生了花粉的最佳元链接编码结果。整个过程，包括DNA提取，测序和标记分析，在11月份的“ 植物科学应用”中有所描述。

为了开发新方法，研究人员需要一台足够强大的机器来处理数百万个DNA序列。对于这项工作，该团队转向俄亥俄州超级计算机中心。“作为一名研究员，你会觉得自己像个糖果店里的小孩，”理查森说。“您可以立即分析大量数据集，并尝试快速发展的开源生物信息学软件世界以及之前研究中的大量公开数据。”

在之前的metabarcoding实验中，研究人员只使用了一种名为ITS2的核基因组中的标记物。ITS2成功鉴定了花粉样品中存在的植物种类，但无法对每种植物的比例进行定量测量。

在寻找更好的东西时，他们决定测试质体基因组中的两个标记。之前认为花粉很少含有质体，但最近的研究显示了基于质体的花粉条形码的前景。Richardson和他的同事们发现，来自两个质体标记物rbcL和matK的组合数据成功地与花粉丰度的微观测量相关联。

新的多基因座元组编码方法涉及所有三种标记，并且可以作为研究构成当地蜜蜂群落的本地蜜蜂物种的有价值的工具。“借助这样的工具，我们可以更轻松地评估各种蜜蜂所依赖的植物，帮助增加其种群以及它们为我们的农业和自然景观提供的经济和生态服务。” 理查森说，“虽然蜜蜂被认为是我们经济上最重要的传粉媒介，但它只是俄亥俄州数百种蜜蜂中的一种，其中绝大多数都在觅食生态方面得到了极大的研究。”