Page 180 - 《水产学报》2025年第11期
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王孟，等                                                                 水产学报, 2025, 49(11): 119315

              beads (Beckman Coulter，美国) 进行纯化，使用               默认目水平的食物类群对捕食者提供的能量
              NEB Next Ultra Ⅱ文库制备试剂盒构建测序文                     接近。
              库 ， 将 构 建 好 的 文 库 再 次 使 用         AMPure  XP         处理后的序列经过食物类群划分后采用出
              beads 进行纯化，最后在           Illumina MiSeq 2×300    现率  (FOO, %)、出现率百分比          (POO, %)、加权
              测序平台     (Illumina, 美国) 进行高通量测序。                 出现率    (wPOO, %) 和相对序列丰度         (RRA, %) 进

               1.3    序列处理及分析                                  行分析。FOO      是指含有特定食物类群的样本占
                                                               用于食物组成分析总样本的比例，通常表示为
                   采用   FastQC  和  MultiQC  检查原始序列的
                                                               百分比；POO      是对   FOO  的简单缩放，使所有
              质量 。使用        VSEARCH   将正反向测序序列进
                   [24]
                                                               食物类群     FOO  总和为    100.00%；wPOO    与  POO
              行双端合并，并切除两端的通用引物和                        Bar-
                                                               类似，但     wPOO  不是对所有食物类群的出现给
              code 。使用     USEARCH    的  Unoise3  功能对序列        予相同的权重，而是根据该样本中食物类群的
                  [25]
              进行去噪并获得单碱基精度的扩增序列变体                              数量对食物类群进行加权。计算公式：
              (ASVs)，使用     VSEARCH   基于本地参考数据库
                                                                             1  ∑ S
                         [26]
              除去嵌合体 。由于扩增序列的区域不同，经                                 FOO i (%) =  S  k=1  I i,k ×100%
              处理得到的       ASVs 采用    2  个数据库进行物种注                              ∑  S

              释，18S rRNA V4     区物种注释使用          Silva 138.1                      k=1  I i,k
                                                                   POO i (%) = ∑  ∑       ×100%
                                                                               T    S
              数 据 库   (SILVA  ribosomal  RNA  database  release                        I i,k
                                                                               i=1  k=1
              138.1) ， 注 释 之 前 ， 将 下 载 到 本 地 的        Silva
                    [27]
                                                                               1  ∑ S   I i,k
              138.1  数据库，进行人工检验修正，根据其他水                            WPOO i (%) =  S  k=1  ∑ T  ×100%
                                                                                           I i,k
              域褐鳟食性研究的结果            [28-31] ，对  Silva 138.1  数据                         i=1
              库增添了亚东河曾记录鱼类物种                 [32-33]  如拉萨裸                   1  ∑ S    n i,k
                                                                   RRA i (%) =      ∑  T    ×100%
              裂尻鱼    (Schizopygopsis younghusbandi himalayen-                S   k=1     n i,k
                                                                                       i=1
              sis)、高原鳅属鱼类        (Triplophysa spp.) 及可能被
                                                               式中，T    为目水平的食物类群数            (个)，S  为用于
              引入到亚东河的鱼类如麦穗鱼                  (Pseudorasbora
                                                               食物组成分析的样本数           (尾)，I 的计算基于存在/
              parva)、草鱼     (Ctenopharyngodon idella) 等，共
                                                               不存在矩阵，若食物类群               i 存在于   k 样本中，
              计  47  种；COI 基因高变区的物种注释采用生命                      则  I  = 1，反之为    0，n 为食物类群         i 在样本   k
                                                                                     k
              条 形 码 数 据 库    [34]  (BOLD  数 据 库 )， 使 用  Gen-      i,k               i,
                                                               中的序列读数。
              Bank  的  NT  库对无法在     BOLD  数据库注释到种
                                                                   采用独立样本        Kruskal-Wallis H  检验，分别
              级别的     ASVs 进行   BLASTn  序列比对。采用动
                                                               比较不同食物类群在相对丰度和出现频率上的
              态序列相似性阈值提高             ASVs 的分类准确率        (种     差异。为了评估通用引物的选择对食物类群结
              为  97%， 属 为    95%， 科 为    93%， 目 为     91%，     果的影响，采用配对           Wilcoxon  检验比较    2  种引
              纲为   88%，门为     78%) 。注释到亚东鲑自身、                  物获得的     ASVs 数量差异，使用卡方检验              (Chi-
                                   [35]
              未注释到门和非潜在食物类群，如寄生生物、                             Squared test) 来比较分配给给定分类级别             ASVs
              哺乳纲    (Mammalia) 和鸟纲     (Aves) 等的  ASVs 从      的注释完整性 。
                                                                           [19]
                              [19]
              后续分析中删除 ，此外，对于一个样品中某
              ASVs 序列数少于该样本总序列数               1.00%  时，认        2    结果
              为该序列可能来自交叉污染，从后续分析中剔
              除 ，最后经统计筛选后的每个肠道内容物样                              2.1    摄食强度
                 [36]
              本的物种注释信息及            ASVs 丰度表用于食性数                   共采集亚东鲑      26 尾，体长    (170.5~237.5) mm，
              据分析。为统一分类标准，所有物种名录及分                             平均体长    (197.9±18.12) mm，体重   (75.2~224.7) g，
              类标准均参考世界海洋物种名录                   (WoRMS) 的       平均体重     (126.7±38.37) g，4 尾空肠，充塞度为
              最新记录进行分类阶元的划分界定，选用较低                             0，空肠率为      15.38%，肠道充塞度最高为            5 级，
              的分类标准       (目，order) 进行食物类群的划分，                 充塞度高于      3 级的个体比例为        34.62%，平均肠

              https://www.china-fishery.cn                           中国水产学会主办    sponsored by China Society of Fisheries
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