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分子食性分析动物食性研究的利器

食性分析

食性分析是研究动物饮食习惯、食物来源和摄取方式的过程。

明确生态角色——揭示物种的食物偏好、在食物链中的位置及生态位；
追踪适应策略——对比不同物种食源差异，分析食物短缺时食性如何变化；
预测环境响应——理解物种如何通过调整食性与环境互动，应对气候变化等挑战。

分子食性分析

从动物粪便或者消化道内容物样本中提取动物食物的遗传信息，使用DNA宏条形码技术得到动物食物DNA序列，转化为分子膳食数据，从而进行动物的食性分析。

技术优势

1. 非侵入式采样降低研究干扰

基于粪便或消化道内容物中的环境DNA（eDNA）即可完成食性分析，全程无需活体捕捉、麻醉或解剖。该方法显著降低研究对动物行为与生理的干扰，在濒危物种保护中兼具伦理可行性与数据可靠性。

2. 物种级食源精准鉴定

采用DNA条形码技术，可突破传统形态学对食糜形态完整性的依赖，实现种水平食物鉴定。

3. 分子级检测灵敏度

基于PCR扩增与高通量测序技术，即使面对微量摄食、高度降解DNA（如腐殖化粪便）或复杂混合食源（动植物混杂），仍可有效检出目标物种，避免传统方法因样本破碎导致的"假阴性"风险。

4. 高通量低成本优势

单次可并行处理数百个样本，单位样本成本与传统方法相比成本较低。

5. 全流程标准化体系

可采用标准实验方法与算法参数，确保跨实验室数据的可重复性与可比性，为多中心合作研究提供技术基础。

检测流程

分析特色

分子膳食指标

相对序列丰度（relative read abundance，RRA），分子膳食定量指标，描述捕食者种群样本中每个食物分类群的加权平均的序列丰度占比。
加权发生百分比（weighted percent of occurrence，wPOO），分子膳食定性指标，描述捕食者种群样本中每个食物分类群的加权平均后的出现百分比。
出现频率（frequency of occurrence，FOO），食物利用指标，描述每个食物分类群在捕食者种群样本中出现的频率。

分子膳食指标侧重于每个捕食者的摄食具有相同的权重，这更符合生物学的实际情况。通过加权平均的方法将样本膳食OTU丰度数据转换为食性指标数据，并进行食性分析，准确地反映种群水平的膳食情况。

希尔数多样性

希尔数（Hill numbers），通过参数q调节对稀有或优势食物的权重，能够将传统多样性指数（丰富度、香农指数、辛普森指数）整合到统一的多样性度量体系中，避免了因选择不同指数导致结果偏差。希尔数多样性扩展到食性多样性分析，反映食源物种的丰富程度、常见食源和优势食源的多样性程度。同时，可将希尔数多样性层级分解，揭示不同空间尺度的多样性驱动机制。基于希尔数的稀疏（rarefaction）/外推（extrapolation）曲线，能够反映捕食者种群水平的食源多样性程度和饱和预测。

食性生态位

食性生态位（dietary niche），描述捕食者如何通过差异化的食物资源利用策略，在生态系统中与其它物种共存，它反映了捕食者对食物的选择偏好、获取能力及其在食物链中的位置。食性生态位重叠（dietary niche overlap）常用于考量两个或多个捕食者种群在食物资源的利用存在相似性或交叉，可以用Pianka指数、Schoener指数等量化重叠程度，并通过边际效应的NMDS分析可视化捕食者生态位的重叠性。

分析内容

分析膳食数据分析图

食源物种组成分析

食源多样性分析

样本组间比较分析

膳食生态位重叠性分析

案例分析

文献一：DNA宏条形码揭示亚洲亚热带湿地多种鸻鹬类食物多样性^[1]

全球鸻鹬类种群因觅食地丧失而持续衰退的现象已引发广泛关注，其中东亚-澳大利西亚迁飞区的形势尤为严峻。本研究首次系统解析该区域亚热带湿地鸻鹬类营养结构特征，通过18S与COI分子标记的DNA宏条形码技术，对10余种鸻鹬类的粪便DNA进行食性分析。研究发现，该湿地鸻鹬类以软甲纲、软体动物、环节动物及昆虫纲为主食来源，蛛形纲亦占一定比例，多数物种食源中检测到不同比例的植物性物质。基于多维生态位分析，研究揭示了显著的种间与种内食性差异。通过重点比较7种同域鸻鹬春季食性特征，发现其食性组成呈现梯度性分化，但核心食物类群的高度重叠表明种群间存在潜在竞争关系。因此，这些关键食物资源丰度与多样性的下降可能加剧其种间与种内竞争，并同步威胁多个物种的生存。基于此，亟需制定保护措施以维护并监测这些迁徙期能量匮乏鸻鹬类的重要食物资源。

文献二：DNA宏条形码技术揭示印度野生动物保护区内草食动物食性生态位重叠^[2]

本研究采用环境DNA宏条形码技术重建该保护区内草食动物的食性生态位分化格局，定量分析其食性丰富度、组成及重叠度。共鉴定出134种食源性条目，涵盖31个植物科。结果显示：家养与野生草食动物的食性重叠度达35%，其中黄牛与水鹿（Pianka生态位重叠指数：0.68）的食性重叠最为显著，黄牛与印度野兔（0.65）、亚洲象（0.46）的食性亦存在较大重叠。这表明当资源有限时，这些物种可能因竞争共有食物植物而导致部分种群被排斥。尤其需关注帽猴与亚洲象——其低于平均值的食性丰富度使二者对环境变化更为敏感。在自然与人为景观交织的生态系统中，面对日益加剧的生存压力，基于粪便样本的DNA宏条形码技术为无创监测动物食性变化提供可能，其获取的数据对生物多样性管理具有重要价值。

参考文献：

[1] Huang, P. Y., Poon, E. S. K., Chan, L. Y., Chan, D. T. C., Huynh, S., So, I. W. Y., ... & Sin, S. Y. W. (2022). Dietary diversity of multiple shorebird species in an Asian subtropical wetland unveiled by DNA metabarcoding. Environmental DNA, 4(6), 1381-1396.

[2]ter Schure, A. T., Pillai, A. A., Thorbek, L., Bhavani Shankar, M., Puri, R., Ravikanth, G., ... & Boessenkool, S. (2021). eDNA metabarcoding reveals dietary niche overlap among herbivores in an Indian wildlife sanctuary. Environmental DNA, 3(3), 681-696.

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