基于eDNA宏條形碼技術(shù)的巢湖夏季魚類群落結(jié)構(gòu)及多樣性

中圖分類號(hào)：S932.4 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-3075（2025）04-0229-09

淡水生態(tài)系統(tǒng)在小范圍內(nèi)提供了高度的棲息地多樣性（Higginsetal，2021），它雖然占地球表面積不到 1% ，但卻承載著地球上約 12% 已知物種的繁衍生息（Dudgeon，2019）。魚類是水生生態(tài)系統(tǒng)中最多樣化的脊椎動(dòng)物群，支持著關(guān)鍵的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。然而，它們的種群越來越容易受到由人類直接或間接造成的影響，如棲息地破壞、過度捕撈、富營(yíng)養(yǎng)化和污染等（Worm etal，2006;EmmettDuffy et al，2016）。魚類多樣性是生物多樣性的重要組成部分，研究魚類多樣性可以有效監(jiān)測(cè)水生生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況，對(duì)漁業(yè)資源保護(hù)、恢復(fù)和可持續(xù)發(fā)展具有重要意義（Phangetal，2019；Zou etal，2020）。

巢湖是中國(guó)5大淡水湖之一，位于長(zhǎng)江中下游，地處安徽省中部，承擔(dān)著供水、防洪、航運(yùn)、灌溉等多種功能，是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶和長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)圈的重要板塊。（Yuetal，2011；張方方，2014；Fangetal，2017）。近年來，巢湖周邊經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，導(dǎo)致巢湖流域生態(tài)、湖區(qū)水域環(huán)境日益惡化以及水生生物種群結(jié)構(gòu)發(fā)生重大改變，包括魚類種類急劇減少、水土流失日益加劇、湖泊調(diào)蓄功能削弱等，這些問題的發(fā)展和蔓延導(dǎo)致巢湖生物群落結(jié)構(gòu)趨向單一化，生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性降低，嚴(yán)重影響了全流域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)（Kong etal，2013;Yang etal，2013;Yaoamp;He，2020）。

環(huán)境DNA（environmentDNA，簡(jiǎn)稱eDNA）是指從環(huán)境（土壤、水、空氣等）而非單個(gè)有機(jī)體中收集的DNA片段的總和（Reesetal，2014）。而eDNA宏條形碼技術(shù)則是富集空氣、水體、土壤中等各種生物在活動(dòng)場(chǎng)所中殘留于環(huán)境中的DNA，通過PCR擴(kuò)增、高通量測(cè)序等一系列操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)物種的識(shí)別鑒定（Ruppertetal，2019）。近年來，eDNA宏條形碼技術(shù)在水生生態(tài)系統(tǒng)中的應(yīng)用涉及多種水體環(huán)境，包括池塘（Harperetal，2018）、湖泊（Tkachukamp;Dunn，2020；高婉茹，2022）、河流（Pontetal，2018）、海洋（王雪華，2021）。與傳統(tǒng)漁業(yè)資源調(diào)查（比如電魚、拖網(wǎng)、圍網(wǎng)）相比，eDNA宏條形碼技術(shù)整個(gè)過程不需要采集目標(biāo)生物，以采樣方法簡(jiǎn)單、檢測(cè)靈敏度高和對(duì)生物不具破壞性的優(yōu)勢(shì)彌補(bǔ)了傳統(tǒng)物種監(jiān)測(cè)的不足，在評(píng)估生物多樣性、確定物種分布、種群動(dòng)態(tài)、生態(tài)系統(tǒng)健康等方面具有較強(qiáng)的應(yīng)用潛能（Thomsenamp;Willerslev，2015）。本研究嘗試引入新興的eDNA宏條形碼技術(shù)來探究巢湖夏季魚類群落結(jié)構(gòu)、多樣性及其與環(huán)境因子的關(guān)系，以期為巢湖水生生物監(jiān)測(cè)以及生態(tài)保護(hù)提供新的技術(shù)手段，為今后長(zhǎng)江流域開展?jié)O業(yè)資源調(diào)查提供新思路。

1材料與方法

1.1樣點(diǎn)設(shè)置及eDNA樣品采集

2022年8月在巢湖設(shè)置15個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行水樣采集，從左至右分為3個(gè)湖區(qū)，分別為西湖區(qū)（CH1＼～CH5）、中湖區(qū)（CH6＼～CH10）、東湖區(qū)（CH11＼～CH15），具體采樣點(diǎn)信息見圖1。水樣采集使用采水器采集表層水和底層水各 10L ，混勻后取1L水樣保存至已消毒的1L廣口瓶中。采集后在 24h 內(nèi)，使用 0.7μm 玻璃纖維濾膜（Whatman公司）進(jìn)行過濾，1個(gè)采樣點(diǎn)共過濾3張濾膜，每張濾膜過濾水樣300mL ，同時(shí)過濾同等體積的純凈水作為陰性對(duì)照，將過濾的濾膜放入 2mL 滅菌離心管中，置于 _-40°C 冰箱，運(yùn)回實(shí)驗(yàn)室后立即放入， -80^°C 的超低溫冰箱。為盡可能減少DNA污染，采樣及過濾器具均使用 10% 的次氯酸消毒，操作人員在采樣及過濾過程中全程佩戴一次性手套，并在不同采樣點(diǎn)之間更換手套。每個(gè)濾膜DNA的提取采用OMEGA組織提取試劑盒按照說明方法進(jìn)行，并將提取到的eDNA樣品迅速置于 -80^°C 保存?zhèn)溆谩?/p>

1.2PCR擴(kuò)增與高通量測(cè)序

本研究使用魚類通用引物Tele02F/R進(jìn)行PCR擴(kuò)增，擴(kuò)增引物Tele02F： 5^′ -AAACTC-

GTGCCAGCCACC- ?3^′ ；Tele02_R： 5^′ -GGGTATCTA-ATCCCAGTTTG- ?3^′ 。擴(kuò)增片段長(zhǎng)度為 151～200bp 。PCR擴(kuò)增體系 20μL：4μL 5× FastPfuBuffer， 2μL dNTPs（2.5mmol/L） ， 0.8μL 上下游引物 （5μmol/L） ，0.4μL FastPfu Polymerase，模 板DNA ，用 補(bǔ)至 20μL 。擴(kuò)增條件： 95^°C 預(yù)變性 5min ：95^°C 變性 30s.55°C 退火 30s，72‰ 延伸 45s（35 個(gè)循環(huán)）；最后 72% 延伸 10min 。每個(gè)樣本進(jìn)行3次重復(fù)PCR擴(kuò)增，將同一樣本的PCR產(chǎn)物混合后用 2% 瓊脂糖凝膠電泳檢測(cè)，使用AxyPrepDNA凝膠提取試劑盒（AXYGEN公司）進(jìn)行純化。陰性對(duì)照未擴(kuò)增出目的條帶，將檢測(cè)合格的環(huán)境DNA樣本送至上海凌恩生物科技有限公司進(jìn)行文庫(kù)構(gòu)建，用IlluminaNova-SeqPE250平臺(tái)進(jìn)行配對(duì)端測(cè)序 （2×250bp 。

原始測(cè)序數(shù)據(jù)以FASTQ格式保存，根據(jù)barcode得到所有樣品的有效序列，然后對(duì)reads的質(zhì)量進(jìn)行質(zhì)控過濾（過濾reads尾部質(zhì)量值20以下的堿基，丟棄質(zhì)控后 50bp 以下的reads，去除含有模糊字符的、不能被組裝的reads）。使用UPARSE軟件，對(duì)優(yōu)化序列提取非重復(fù)序列，去除沒有重復(fù)的單序列；按照97% 相似性對(duì)非重復(fù)序列（不含單序列）進(jìn)行OTU聚類，在聚類過程中采用denovo和reference結(jié)合的方式去除嵌合體，得到OTU的代表序列；將所有優(yōu)化序列map至OTU代表序列，選出與OTU代表序列相似性在 97% 以上的序列，生成OTU表格。采用Uclust算法對(duì) 97% 相似水平的OTU代表序列進(jìn)行分類學(xué)分析，并分別在各個(gè)分類水平：域、界、門、綱、目、科、屬、種統(tǒng)計(jì)各樣本的群落組成。代表性O(shè)TU序列經(jīng)魚類線粒體數(shù)據(jù)庫(kù)和凌恩生物構(gòu)建的淡水魚類數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行物種注釋分析，再結(jié)合巢湖魚類生物自建庫(kù)對(duì)所注釋物種進(jìn)行人工校對(duì)并手動(dòng)去除非魚類信息。

1.3環(huán)境因子的測(cè)定

在采樣過程中使用便攜式水深儀現(xiàn)場(chǎng)測(cè)定水深（Depth）、多參數(shù)水質(zhì)測(cè)定儀YSI6600測(cè)定pH、水溫（WT）、鹽度（Sal）、溶解氧（DO）和濁度（Turb）等。其余理化指標(biāo)回到實(shí)驗(yàn)室后測(cè)定，其中測(cè)定溶解性總氮（DTN）使用堿性過硫酸鉀消解分光光度法；氨氮（NH₄⁺–N） 使用納氏試劑分光光度法測(cè)定；化學(xué)需氧量（COD）使用高錳酸鉀滴定法；總有機(jī)碳（TOC）使用總有機(jī)碳分析儀（王晨等，2022）。

1.4數(shù)據(jù)分析

本研究基于各采樣點(diǎn)的魚類物種序列豐度進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，所有數(shù)據(jù)預(yù)處理在Excel2019中完成，統(tǒng)計(jì)分析及作圖在R（version4.2.2）中完成，除熱圖需使用pheatmap包外，其余所有圖片均使用R的gg-plot2包制作。使用R中的vegan包計(jì)算Alpha多樣性指數(shù)（Shannon-Wiener指數(shù)、Simpson指數(shù)、Pielou均勻度指數(shù)），使用vegan包中的vegdist函數(shù)計(jì)算物種的Bray-Curtis距離；采用t檢驗(yàn)或Wilcoxon秩和檢驗(yàn)進(jìn)行Alpha多樣性組間差異分析，并用ggsigif包進(jìn)行顯著性標(biāo)記;使用R中的vegan包基于Bray-Curtis距離進(jìn)行主坐標(biāo)分析（PCoA），并結(jié)合置換多元方差分析（PERMANOVA）來檢驗(yàn)不同湖區(qū)魚類群落結(jié)構(gòu)差異是否顯著；使用vegan包進(jìn)行RDA分析，解析魚類群落結(jié)構(gòu)與環(huán)境因子的關(guān)系，并運(yùn)用蒙特卡洛置換檢驗(yàn)（MonteCarlo）分析環(huán)境因子對(duì)魚類群落影響的顯著程度。采用Origin2023繪制巢湖優(yōu)勢(shì)魚類物種組成圖。Alpha多樣性指數(shù)（Shan-non-Wiener指數(shù)、Simpson指數(shù)、Pielou均勻度指數(shù)）計(jì)算公式如下：

式中： H 為Shannon-Wiener指數(shù)； P_i 為物種 i 的個(gè)體數(shù)占總個(gè)體數(shù)的比例； D 為Simpson指數(shù)； J 為Pielou均勻度指數(shù)；S為物種總數(shù)。

2結(jié)果與分析

2.1魚類物種組成

巢湖eDNA樣品高通量測(cè)序后獲得高質(zhì)量序列9504070條，按照 97% 相似性聚類后得到7040個(gè)OTUs，平均序列長(zhǎng)度為 170.89bp ，在數(shù)據(jù)庫(kù)中匹配到魚類48種，隸屬于7目13科39屬（表1），包含5種在巢湖從未報(bào)道過的魚類物種，其中15個(gè)樣本中共有3609886reads序列數(shù)無法注釋到種的分類學(xué)水平，占比 37% 。在目分類水平中，鯉形目種類最多，共計(jì)35種，約占檢測(cè)總數(shù)的 72.92% ；其次是鱸形目6種，占 12.5% ；鲇形目和頜針魚目各2種，約占 4.17% ；而鮭形目、鯡形目和鰻目均僅有1種，約占 2.08% 。

2.2巢湖魚類多樣性

巢湖不同湖區(qū)魚類 a 多樣性指數(shù)如表2所示。Shannon-Wiener指數(shù)為 0.743～2.281 ，平均值為1.710±0.375 ;Simpson指數(shù)為 0.348～0.860 ，平均值為0.696±0.140 ;Pielou均勻度指數(shù)為 0.221～0.677 ，平均值為 0.504±0.112 。Shannon-Wiener、Simpson 和Pielou均勻度指數(shù)最高值均出現(xiàn)在CH15采樣點(diǎn)，表明該采樣點(diǎn)的魚類物種多樣性較高。巢湖不同湖區(qū)魚類的3種多樣性指數(shù)分布趨勢(shì)基本相同，且差異均不顯著（圖2）。

基于各采樣點(diǎn)魚類種水平的分布熱圖（圖3）可知不同采樣點(diǎn)間魚類物種組成存在差異，鳙（Aris-tichthysnobilis）和刀（Coilianasus）的相對(duì)序列豐度和分布頻率最高。由圖4可知相對(duì)豐度前10位的優(yōu)勢(shì)魚類物種分別為、刀、翹嘴（Culteralbur-nus）、鯉（Cyprinuscarpio）、鯽（Carassiusauratus）、鰱（Hypophthalmichthysmolitrix）、達(dá)氏（Chanodich-thysdabryi）、張氏（Hemicultertchangi）、團(tuán)頭魴（Megalobramaamblycephala）、似（Toxabramisswinhonis）。

對(duì)巢湖不同湖區(qū)魚類群落組成進(jìn)行PCoA分析（圖5），結(jié)果顯示，2個(gè)主坐標(biāo)對(duì)魚類群落組成差異的解釋度為 62.35% 。東湖區(qū)樣本點(diǎn)之間距離相對(duì)較遠(yuǎn)，表明東湖區(qū)各樣本的魚類群落組成差異較大；西湖區(qū)樣本點(diǎn)之間距離較近，且有聚集趨勢(shì)，表明西湖區(qū)各樣本的魚類群落組成相似。PERMANOVA檢驗(yàn)表明，巢湖不同湖區(qū)魚類群落結(jié)構(gòu)差異不顯著 （R²=0.13 ，P=0.53gt;0.05 。

2.3巢湖魚類群落與環(huán)境因子關(guān)系

對(duì)魚類物種數(shù)據(jù)“Hellinger\"轉(zhuǎn)換后進(jìn)行去趨勢(shì)對(duì)應(yīng)分析（DCA），根據(jù)分析結(jié)果第一排序軸 lt;3 ，故選用RDA模型。在冗余分析（RDA）前對(duì)18個(gè)環(huán)境因子進(jìn)行預(yù)選，刪除共線性強(qiáng)的環(huán)境因子，最后保留的10個(gè)環(huán)境因子（Depth、WT、Turb、COD、 NH₄⁺ -N、DO、pH、DTN、TOC、Sal）VIF值均小于10。如圖6所示，前2軸累計(jì)解釋變化率為 51.97% 。在RDA1軸上，NH₄⁺ -N和DTN呈負(fù)相關(guān)，其余因子呈正相關(guān)。在RDA2軸上，Sal、Depth、DTN呈正相關(guān)，而其余因子呈負(fù)相關(guān)。蒙特卡洛置換檢驗(yàn)分析結(jié)果表明 NH₄⁺ -N（F=4.2436，P=0.001） 對(duì)魚類群落結(jié)構(gòu)具有極顯著影響（Plt;0.01） ，WT（F=2.0486，P=0.039） 和D ）（F=1.9169 .P=0.041） 對(duì)魚類群落結(jié)構(gòu)具有顯著影響 （Plt;0.05） ，其余環(huán)境因子對(duì)其影響不顯著 （Pgt;0.05 ）。

3討論

3.1基于eDNA宏條形碼技術(shù)的巢湖魚類物種組成及多樣性

對(duì)巢湖漁業(yè)資源的調(diào)查最早始于20世紀(jì)50年代末60年代初，此后陸續(xù)有學(xué)者對(duì)其進(jìn)行研究。1987年調(diào)查記錄了巢湖湖區(qū)魚類85種（王岐山，1987），2005年巢湖湖區(qū)魚類54種（過龍根，2005），2016年采集到巢湖流域河流魚類47種（錢紅等，2016）。以上研究都是通過傳統(tǒng)漁業(yè)資源調(diào)查方法完成的，不僅耗時(shí)費(fèi)力，還會(huì)影響漁業(yè)資源發(fā)展，破壞水生生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性（李曉玲等，2022）。本研究利用eDNA宏條形碼技術(shù)調(diào)查分析了巢湖夏季魚類物種組成和多樣性，共檢測(cè)到48種魚類，以鯉形目魚類為主，這與梁陽陽等（2022）通過傳統(tǒng)漁業(yè)資源調(diào)查方法監(jiān)測(cè)到的結(jié)果較為吻合。研究結(jié)果表明，通過eDNA宏條形碼技術(shù)檢出的魚類物種與傳統(tǒng)調(diào)查方法監(jiān)測(cè)到的物種在很大程度上吻合，并檢測(cè)到2種在巢湖歷史記錄中存在，但是近年文獻(xiàn)報(bào)道中傳統(tǒng)調(diào)查方法均未捕獲到的物種，分別為赤眼（Squalio-barbuscurriculus）和唇（Hemibarbuslabeo）。說明eDNA宏條形碼技術(shù)可以有效實(shí)現(xiàn)魚類監(jiān)測(cè)，作為未來探究巢湖魚類組成的輔助手段。此外，eDNA宏條形碼技術(shù)還檢測(cè)出了5種未報(bào)道過的魚類，分別為張氏、汪氏近紅（Ancherythroculterwangi）、斜方（Acheilognathusrhombeus）、斑鱖（Siniperca scher-zeri）、大口黑鱸（Micropterussalmoides）。這5種魚在長(zhǎng)江水系均有分布，在巢湖檢出可能是由于含有其DNA的長(zhǎng)江水體通過裕溪河流至巢湖，因?yàn)榄h(huán)境DNA可以在水體中存在幾天到幾周的時(shí)間；或者是采樣點(diǎn)附近存在住宅，居民們將含有魚類DNA的廢水直接排放到湖內(nèi)；也有可能是部分采樣地點(diǎn)位于航道附近，往返漁船排出的水中存在上述魚類DNA，在采樣過程中被采集檢出；又或者是由于物種注釋有誤。這些因素都會(huì)造成對(duì)巢湖真實(shí)魚類多樣性的誤判，但其是否在巢湖真實(shí)存在，有待進(jìn)一步的調(diào)查研究。歷史記錄存在的黃鱔（Monopterusalbus）、中華螃（Rhodeussinensis）、圓尾斗魚（Macropodusocellatus）、烏（Ophiocephalusargus）等未檢測(cè)到，這可能與魚類生活習(xí)性不同有關(guān)，如黃鱔（Monopterusalbus）等穴居種類不易被檢測(cè)到，也有可能是環(huán)境DNA在水體中的降解；比對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)不完善；采樣、提取和儲(chǔ)存過程中受到污染及通用引物存在局限性造成的。由此可見eDNA宏條形碼技術(shù)自身也存在缺點(diǎn)，不能完全代替?zhèn)鹘y(tǒng)調(diào)查方法，但可以作為一種補(bǔ)充手段，減少傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)對(duì)巢湖生態(tài)系統(tǒng)造成的不良影響，將二者結(jié)合可更完整地反映巢湖魚類多樣性及其空間分布（王汝賢等，2023）。

魚類群落結(jié)構(gòu)組成差異性正在成為生態(tài)系統(tǒng)功能的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，為生物保護(hù)提供信息（Lamyetal，2021）。本研究中， a 多樣性分析結(jié)果顯示巢湖不同湖區(qū)魚類群落結(jié)構(gòu)不存在顯著差異。 a 多樣性指數(shù)（Shannon-Wiener指數(shù)、Simpson指數(shù)、Pielou均勻度指數(shù)）最高值均出現(xiàn)在CH15采樣點(diǎn)，這個(gè)采樣點(diǎn)位于巢湖與柘皋河交匯處，且與裕溪河距離較近，河湖水系連通有利于河流與湖泊之間生物的交換，提高水資源優(yōu)化配置、改善河湖健康狀態(tài)，這可能是該點(diǎn)位魚類多樣性較高的原因（毛志剛等，2019）。PCoA分析表明不同采樣點(diǎn)魚類群落結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)一定的差異性，巢湖東湖區(qū)的魚類群落物種組成差異較大；西湖區(qū)群落物種組成相似；中湖區(qū)與東湖區(qū)之間存在明顯交叉，說明群落物種組成與東湖區(qū)相似性更高。PERMANOVA檢驗(yàn)結(jié)果顯示巢湖不同湖區(qū)魚類群落結(jié)構(gòu)差異不顯著 （Pgt;0.05） ，這與 a 多樣性分析結(jié)果一致。

3.2環(huán)境因子對(duì)巢湖魚類群落結(jié)構(gòu)的影響

魚類群落結(jié)構(gòu)受生物因素和非生物因素的雙重影響，與環(huán)境因子之間的關(guān)系在不同規(guī)模和生態(tài)系統(tǒng)類型之間差異顯著（Rotherhametal，2011；Larsonetal，2013）。相關(guān)研究表明，水溫、水深、總磷、總氮、pH、溶解氧等環(huán)境因子對(duì)湖泊魚類群落分布均存在一定影響（程琳，2011；劉燕山等，2021）。劉鵬飛等（2022）在固城湖魚類群落結(jié)構(gòu)的研究中表明總氮、高錳酸鹽指數(shù)和濁度對(duì)魚類群落結(jié)構(gòu)的時(shí)空差異有顯著性影響。Zhang等（2019）利用eDNA技術(shù)調(diào)查研究長(zhǎng)江口及其鄰近水域的魚類多樣性，結(jié)果顯示水溫、鹽度和溶氧是影響季節(jié)間魚類組成差異的主要環(huán)境因子。王銀肖等（2022）在研究中表明影響白洋淀魚類群落的主要環(huán)境因子是水溫、DO和Chl-a。本研究通過RDA分析得出，氨氮 （NH₄⁺–N） 對(duì)巢湖魚類群落結(jié)構(gòu)具有極顯著影響 （Plt;0.01） ，水溫（WT）和溶解氧（DO）對(duì)巢湖魚類群落結(jié)構(gòu)具有顯著影響 （Plt;0.05） ，其余環(huán)境因子（DTN、TOC、pH、Depth、Sal、Turb、COD）影響不顯著 （Pgt;0.05） 。氨氮是水環(huán)境中一個(gè)重要的污染指標(biāo)，是藻類必需的一種營(yíng)養(yǎng)元素（李月萍，1998）。水體中氮含量發(fā)生變化，會(huì)導(dǎo)致水質(zhì)發(fā)生改變，能直接或間接影響魚類生長(zhǎng)、繁殖。水溫會(huì)直接影響魚類的新陳代謝強(qiáng)度，從而影響到魚類生活的各個(gè)方面；對(duì)魚類性腺發(fā)育也存在一定影響，夏季水溫升高，性成熟年齡提前，會(huì)減少懷卵和排卵量。溶解氧可以促進(jìn)水體中物質(zhì)的良性循環(huán)，反映棲息地的適宜性（宋超等，2022）。巢湖是典型的富營(yíng)養(yǎng)化湖泊，夏季氣溫升高，水體中藍(lán)藻數(shù)量也會(huì)增多，會(huì)導(dǎo)致溶解氧含量減少，水環(huán)境中溶解的差異會(huì)影響浮游動(dòng)物群落的大小和分類，對(duì)以浮游動(dòng)物為主要食物來源的魚類，如鰱、鳙、幼齡刀等影響較大。本研究中，巢湖以鳙、刀的OTUs序列豐度相較于其他魚類更高，這可能也是溶解氧成為影響魚類群落結(jié)構(gòu)主要環(huán)境因子的原因。

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（責(zé)任編輯 熊美華 崔莎莎）

Summer Fish Community Structure and Diversity in Chaohu Lake Based on eDNA Metabarcoding Technology

LIU Chengfeng1.2， YAN Yunzhi1， HAN Shengpan2， ZHANG Jiahe23， XIE Ping2， CHEN Jun2， XIA Wulai2

（1. Collaborative Innovation Center of Recovery and Reconstruction of Degraded Ecosystem in Wanjiang Basin Co-founded by Anhui Province and Ministry of Education， School of Ecology and Environment， Anhui Normal University， Wuhu 2410oo， P.R. China ; 2. Donghu Experimental Station of Lake Ecosystems， Institute of Hydrobiology， Chinese Academy of Sciences，Wuhan 430072， P.R. China; 3. College of Ocean Science，Agricultural University of Hebei， Qinhuangdao O66000，P.R. China）

Abstract： In this study， we explored fish community structure， diversity and its relationship with environmental factors during summer in Chaohu Lake （Hefei， Anhui Province） using eDNA metabarcoding and redundancy analysis （RDA）.We aimed to provide a new technical means of monitoring and protecting fish resources in Chaohu Lake，and provide new insights for fish resource investigation in the Yangtze River basin. In August 2O22，water samples at 15 sampling points of three different areas in Chaohu Lake were collected for eDNA high-throughput sequencing，as wellas for the determination of water environment parameters.A total of 7 040 OTUs were obtained， with an average sequence length of 170.89 bp， whichidentified48 fish species inthedatabase，belongingto39 genera，13families，7ordersandalso including two species （Squaliobarbus curriculus and Hemibarbus labeo）， which were not collected by traditional survey methods reported in the literature over the past 10 years.Cypriniformes （35 species） were the dominant group， accounting for 72.92% of the total number of detected fishes.Aristichys nobilis and Coilia nasus were the dominant species. The average values of the Shannon-Wiener， Simpson and Pielou evenness indices of the 15 sampling points were， respectively， 1.710±0.375 ， 0.696±0.140 and 0.504±0.112 The spatial differences in fish community diversity was not significant in Chaohu Lake， with similar distributions in all three lake areas. Principal coordinate analysis （PCoA）and permutation multivariate analysis of variance （PERMANOVA） showed no significant diferences in fish community structure among the three areas of Chaohu Lake （ R²=0.13 ， P=0.53 ）. Redundancy analysis shows that ammonia nitrogen， water temperature and dissolved oxygen significantly affected fish community structure in Chaohu Lake （Plt;0.050） ）. Our research demonstrates that eDNA metabarcoding technology is feasible and very useful for monitoring fish resources in Chaohu Lake.

Key words： eDNA metabarcoding technology; fish diversity; community structure; environmental factors; ChaohuLake