印度洋的珊瑚：揭开神秘的海中“超级高速公路”
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大海中的珊瑚幼虫，是怎么从一个地方到另一个地方去的呢？“海洋与湿地”（OceanWetlands）小编注意到，2024年3月12日发表的一项最新研究成果显示，尽管分布在千百万平方公里的范围中、彼此遥远，塞舌尔群岛周围的遥远珊瑚礁之间，竟然存在密切的联系。英国牛津大学的研究人员利用基因分析和海洋模拟，发现了这个惊人的真相，并首次将其发表在《科学报告》期刊上。研究团队揭示了海洋洋流网络在这些岛屿间传播大量珊瑚幼虫的机制，被形象地称为“珊瑚超级高速公路”。
该研究由牛津大学的April Burt博士（来自牛津大学生物系，塞舌尔群岛基金会）领导。Burt博士指出，这项发现对于珊瑚礁的恢复至关重要，而珊瑚幼虫供应则是关键因素之一。尽管气候变化和其他因素导致全球珊瑚数量急剧下降，但通过了解珊瑚礁之间的连接性，可以更有效地采取行动来改善珊瑚礁的健康和韧性。
研究人员与各种珊瑚礁管理组织以及塞舌尔政府合作，收集了来自19个不同珊瑚礁的样本。通过全面的基因分析，研究团队发现了所有样本站点之间的基因流动，甚至可能发生在几代之内。研究结果还暗示了常见的澄黄滨珊瑚（Porites lutea）可能存在一种新的隐性物种。
随后，研究人员将基因分析与海洋模拟相结合，模拟了珊瑚幼虫扩散的过程。这些模拟显示了珊瑚幼虫在整个地区之间“旅行”的路径，并确定了物理幼虫扩散与其他生物过程在珊瑚连接性中的相对重要性。
塞舌尔群岛位于印度洋西南部，拥有丰富多样的珊瑚礁系统。这些珊瑚礁就像是绚丽多彩的活跃生命之花，千姿百态。这些珊瑚礁释放出珊瑚幼虫，而这些幼虫则被海洋洋流带往新的目的地——海洋生态连通性，将这些来自塞舌尔的“礼物”送到了其他国家的海域。
珊瑚幼虫扩散是珊瑚礁生态学的关键过程。该研究通过遗传学方法和海洋模型相结合，深入探究了这一地区珊瑚礁之间的遗传连接模式和海洋动力学特征。
研究团队选择了澄黄滨珊瑚（Porites lutea）作为关键物种，因为这种珊瑚在西印度洋（WIO）的珊瑚礁中广泛分布、并且数量很多。他们从塞舌尔群岛的19个珊瑚礁点采集了252个珊瑚样本，并通过Qiagen DNeasy PowerSoil Pro Kits进行DNA提取，然后交由Novogene UK进行进一步的质控检测。
随后，研究团队利用GATK软件调用SNPs，并经过筛选和过滤，得到高质量的SNPs用于后续的群体遗传学分析。接着，他们利用ADMIXTURE和PCA等方法对样本进行了群体结构分析，识别了不同基因群体之间的遗传差异和相似性。基于BA3-SNPs软件计算的基因流值，反映了不同礁区之间的基因流量。此外，还计算了每个样本区域的杂交系数，以验证样本之间的独立性和避免可能的重复采样。
为了模拟珊瑚幼虫的扩散过程，该研究团队采用SECoW系统，该系统基于海洋表面流动，模拟了珊瑚幼虫在不同礁区之间的传输过程。通过对模型参数进行敏感性分析，验证了模型结果的可靠性。最后，通过Infomap算法对礁区进行聚类分析，识别了不同礁区之间的连接模式，并验证了这些连接模式的稳定性和一致性。
上图：南西印度洋地图上，以红色线条连接着阿尔达布拉环礁（Aldabra Atoll）和塞舌尔（Seychelles）到模拟的下游珊瑚幼虫目的地，主要位于东非地区。实线白色箭头表示主要洋流系统，虚线白色箭头表示次要或短暂的洋流。新的研究表明，在塞舌尔之间建立了强大的连接，可能通过东非礁区，以顺时针方式游历在塞舌尔内部岛屿、偏远的阿尔达布拉群岛以及塞舌尔中心位置的珊瑚礁之间。图片：诺姆·沃格特-文森特博士；来源：牛津大学
这项研究发现，珊瑚幼虫在塞舌尔群岛之间直接传播的可能性极高。比如，来自偏远的阿尔达布拉环礁的珊瑚幼虫，可能会随着东非沿岸洋流向西传播，然后沿着海岸向北漂流，甚至有些可能会到达南赤道逆流，将它们带回塞舌尔内部的岛屿。
尽管这些长距离的传播事件可能存在，但塞舌尔远离海岛之间的联系，很可能是通过“跳跃石式”扩散建立的（换句话就是说，珊瑚幼虫可能先从一个岛屿的珊瑚礁传播到相对较近的另一个岛屿的珊瑚礁，然后再从那里传播到更远的岛屿；而不是直接从一个岛屿传播到另一个岛屿）。这意味着位于塞舌尔和可能是东非中心位置的珊瑚礁可能在连接最遥远的岛屿方面扮演着重要角色。
据该校地球科学系的Noam Vogt-Vincent博士介绍，这项研究揭示的预测连接性与观察到的基因模式之间的一致性，支持了在塞舌尔和更广泛地区的珊瑚礁系统管理中使用这种幼虫扩散模拟的做法。
该研究团队还开发了一个新的APP，能可视化珊瑚幼虫从塞舌尔到整个地区的传播路径。他们认为，这些数据可以帮助确定主要的珊瑚幼虫来源，并为海洋保护区或珊瑚礁恢复工作提供指导。
牛津大学生物系的 Lindsay Turnbull 教授表示，这项研究来得正是时候。全球再次关注着厄尔尼诺现象如何摧毁印度洋的珊瑚礁。现在我们知道哪些珊瑚礁对于珊瑚恢复至关重要，但我们不能停止致力于减少温室气体排放和制止气候变化的承诺。
感兴趣的“海洋与湿地”（OceanWetlands）读者可以参看全文：
April J. Burt, Noam Vogt-Vincent, Helen Johnson, Ashley Sendell-Price, Steve Kelly, Sonya M. Clegg, Catherine Head, Nancy Bunbury, Frauke Fleischer-Dogley, Marie-May Jeremie, Nasreen Khan, Richard Baxter, Gilberte Gendron, Christophe Mason-Parker, Rowana Walton, Lindsay A. Turnbull. Integration of population genetics with oceanographic models reveals strong connectivity among coral reefs across Seychelles. Scientific Reports, 2024; 14 (1) DOI: 10.1038/s41598-024-55459-x
海洋与湿地·小百科
海洋生态连通性海洋生态连通性（marine ecological connectivity）指的是海洋生物群体之间相互联系和相互作用的能力，包括基因流动、物种迁移和生态系统功能的维持。这种连通性在海洋生态系统中起着关键作用，促进了物种的繁衍和适应，维持了生态系统的健康和稳定。海洋生态连通性有助于保持海洋生物多样性，确保不同地区的生物群体之间能够交换基因，适应环境变化，同时维持生态系统的生产力和功能。
本研究发现了印度洋中的“珊瑚超级通道”，即远程塞舌尔群岛的珊瑚礁之间存在着重要的海洋生态连通性网络。通过遗传分析和海洋模拟，研究人员揭示了这些岛屿之间的海洋洋流承载了大量珊瑚幼虫，从而促进了远距离的珊瑚种群之间的基因交流和物种迁移。这项研究突显了海洋生态连通性在维持珊瑚礁生态系统的稳定性和恢复能力方面的重要性，为制定有效的海洋保护和管理政策提供了科学依据。
主成分分析
主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA) 是一种常用的多元统计分析方法，用于降低数据的维度并发现数据中的模式。在海洋生物多样性研究中，PCA通常用于分析物种组成数据，包括物种丰富度、物种组合以及不同样点或时间点的物种分布情况。
通过PCA分析，可以将高维度的物种组成数据转换为较低维度的主成分，从而揭示样本之间的相似性和差异性。通过观察主成分之间的分布模式，研究人员可以识别不同海洋生物群落的组成和结构，以及不同环境因素对物种组成的影响。此外，PCA还可以用于分析生态系统中的环境变量，如温度、盐度、水深等对物种分布的影响。通过将环境变量数据与物种组成数据进行联合PCA分析，可以揭示环境因子与生物多样性之间的关系，进而推断生态系统的稳定性、生物多样性保护策略以及环境变化对生物多样性的影响。
思考题 | 举一反三
Q1. 在气候变化不断加剧的背景下，了解珊瑚之间的连接性如何影响其生存和恢复至关重要。那么，这项研究结果对于全球珊瑚礁保护有何重要意义？ Q2. 在面对全球气候变化和人类活动对海洋生态系统的影响时，我们应该如何利用这项研究成果来指导海洋保护区的规划和管理？以及如何通过政策和行动保护这些关键的珊瑚“超级高速公路”？ Q3. 研究团队提到了可能存在的新珊瑚物种，这是否意味着我们对海洋生物多样性的认识仍然存在遗漏？如何加强对于海洋生物的研究与保护，以确保我们能够全面了解和保护这些关键生态系统？ |
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新闻源 | 牛津大学、Scientific Reports、Seymsp
编译 |王芊佳
审核 | Maggie
排版 | 绿叶
【参考资料】
https://www.ox.ac.uk/news/2024-03-12-researchers-discover-coral-superhighway-indian-ocean
https://www.nature.com/articles/s41598-024-55459-x
https://seymsp.com/
https://seymsp.com/news/wio-coral-connectivity-app/
Vogt-Vincent, N.S. and H.L. Johnson. 2023. Multidecadal and climatological surface content simulations for the southwestern Indian Ocean at 1/50° resolution. Geoscientific Model Development. 16: 1163-1178. Open Access: https://doi.org/10.5194/gmd-16-1163-2023
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