3 research outputs found
Växtplankton i sjöar
Classification of the ecological status of Swedish lakes based on total biomass, proportion of cyanobacteria and according to a new trophic plankton index is presented. These parameters are all intended for a trophic gradient while species richness is used in a gradient of acidic condition
Miljöövervakning av växtplankton i Kattegatt och Östersjön med rDNA-barcoding och mikroskopi : En jämförelse av molekylärbiologisk metodik och mikroskopi.
Växtplankton utgör en viktig del av den marina näringsväven. Därför pågår nationell och regional övervakning av växtplanktons utbredning i tid och rum, antal, biomassa och biodiversitet i haven runt Sverige. EU-direktiv och mellanstatliga konventioner influerar övervakningens utformning. Vissa algblomningar kan vara skadliga, därför finns ett visst fokus på alger som producerar gifter eller är skadliga på annat sätt. För att utföra övervakningen på ett kostnadseffektivt sätt behöver flera olika metoder kombineras. I den här rapporten presenteras resultat från en jämförelse av mikroskopbaserad analys av växtplanktonprover med resultat baserad på rDNA-metabarcoding. Provtagning skedde med hjälp av ett så kallat FerryBox-system i juli 2013 på arton platser längs en salthalts-gradient (ca 3-24 promille) från Bottenviken via Bottenhavet och Egentliga Östersjön till Kattegatt. Resultat från rDNA metabarcoding visade på en mycket större biodiversitet jämfört med data från mikroskopi. Totalt 89 olika organismer identifierades med mikroskop (Utermöhl-metoden). Bland dessa ingår samlingsgrupper som ”oidentifierade flagellater” och ”oidentifierade encelliga organismer”. Baserat på rDNA data noterades totalt ca 2000 olika organismer (exklusive heterotrofa bakterier) vilket innebär att mer än 95% av biodiversiteten förbisågs med Utermöhl-metoden. För prokaryoter (16S rDNA) noterades 36 olika Operational Taxonomic Units (OTUs) för cyanobakterier och för eukaryoter (18S) noterades 1860 olika OTU. Flera organismer som noterades med mikroskopi saknades helt i rDNA data. Det tyder på att referensdatabaser för 16S och 18S rDNA saknar sekvenser för vanligt förekommande arter i haven runt Sverige. Det kan också bero på att just sekvensdelen 18S är identisk för vissa arter/släkten, varför klassificeringen hamnade på en högre taxonomisk nivå. rDNA-barcoding ger inte samma typ av data som mikroskopi, det saknas bl.a. motsvarigheter till cellantal och biomassa. En alternativ molekylärbiologisk metod är så kallad kvantitativ PCR (qPCR). Med qPCR kan mängden DNA för enskilda organismer bestämmas, mängden DNA är relaterat till cellantal. Idag är det endast möjligt att utföra qPCR på ett fåtal organismer i ett prov. Författarna föreslår att rDNA-barcoding av plankton införs i marina övervakningsprogram i Sverige som komplement till annan metodik. Förutom att rDNA-data ger högupplöst information om biologisk mångfald, så har rDNA barcoding ett lågt pris per prov om många prover analyseras och är inte beroende av mikroskopisters skicklighet att identifiera organismer. Införandet bör innehålla följande delmoment: 1. Pilotstudie – rDNA-data för ett helt år jämförs med mikroskopi och flödescytometri; 2: Sekvensering av vanligt förekommande arter som saknas i referensdatabaser; 3: Standardisering av provtagningsprotokoll; 4: Standardisering av metodik för sekvensering; 5: Utveckling av qPCR för utvalda skadliga arter; 6: Standardisering av dataflöden och jämförelser med internationella referensdatabaser; 7: Uppbyggnad av system för datahantering hos nationell datavärd och 8: Utveckling av bedömning av miljöstatus gällande t.ex. biodiversitet och invasiva arter baserat på rDNA data.Phytoplankton is a fundamental part of the marine food web. Therefore, a national monitoring programme that is focused on the spatial and temporal distribution of phytoplankton in the sea around Sweden is ongoing. The design of surveillance is based on EU directives and intergovernmental conventions. Since some algal blooms can be harmful, there is a special focus on the algae that produces toxins and are potentially harmful in other ways. To carry out the monitoring in a cost effective way, several methods are conducted. This report presents a comparison of the results yielded by microscope-based analysis and rDNA metabarcoding-based analysis. Sampling was done with the help of a Ferrybox system in July 2013 in eighteen locations along a salinity gradient (3 - 24‰) from the Bothnian Bay through the Bothnian Sea and the Baltic Proper to the Kattegat. Results of rDNA metabarcoding showed a much greater biodiversity compared to the result from microscopic counting (Utermöhl method). In total, only 89 organisms were identified by Utermöhl method and the rest were marked as "unidentified flagellates" and "unidentified unicellular organisms". rDNA metabarcoding recorded a total number of almost 2,000 different organisms (excluding heterotrophic bacteria), which means that more than 95% of biodiversity was overlooked by Utermöhl method. Altogether 36 Operational Taxonomic Units (OTUs) were identified as cyanobacteria from the prokaryotes data (16S rDNA) and 1860 different OTUs were found in eukaryotes data (18S rDNA). There were still several organisms missing from the list that microscopic counting yielded. This result suggests that the reference databases for the 16S and 18S rDNA sequences lack some species common in the seas surrounding Sweden. Another reason may be that the 18S rDNA is identical to other species or a genus leading to that the classification is at a higher taxonomic level. Metabarcoding provides different types of data than microscopic counting. The rDNA-based data can offer a high resolution on biodiversity but cannot offer data on cell counts and biomass as microscopic counting does. An alternative molecular biological method is known as quantitative PCR (qPCR) which can determine the amount of DNA from individual organisms so that the cell count of the organisms can be inferred. At present it is only possible to perform qPCR on a small number of organisms in a sample. The authors suggest introducing the rDNA metabarcoding approach of plankton analysis in Swedish marine monitoring programs as a complement to other methods. Besides its advantage regarding the high resolution on biodiversity, rDNA barcoding has a low price per sample when many samples are analysed in one go, and it is not dependent on the taxonomists’ skill on identifying organisms. The plan includes the following elements: 1. Pilot study - rDNA data from a full year should be compared with microscopy and flow cytometry data; 2: Sequencing of the common species in the Baltic that are missing in the reference databases; 3: Standardization of sampling protocols; 4: Standardization of sequencing method; 5: Developing qPCR method targeting selected harmful species; 6: Standardization of sequencing data and comparing it with the available reference databases; 7: Structuring the data management system for the monitoring data and 8: Development of the assessment of the environmental status regarding biodiversity and invasive species based on rDNA data
Monitoring Methods of Phytoplankton in the Baltic Sea and Kattegat-Skagerrak
Rapporten syftar till att ge underlag för revison av svensk nationell marin miljöövervakning relaterad till växtplankton. Sveriges miljömål, EU:s Havsmiljödirektiv och Vattendirektiv samt Helsingfors- och Oslo-Pariskonventionen ställer krav på växtplanktonövervakning. Speciella krav gällande övervakning av algblomningar av biotoxinproducerande arter gäller i områden där det bedrivs akvakultur (EU:s hygiendirektiv). Dessutom ger förändringar relaterade till ett förändrat klimat ytterligare anledningar till förbättrad växtplanktonövervakning. Förslag i korthet: 1. Var försiktig vid förändringar av existerande långsiktig miljöövervakning. Ändra inte metodik när det finns långa tidsserier utan lägg till ny metodik och nya parametrar. Förändringar som kan genomföras från år 2015 2. Fortsätt med samma analysmetodik för växtplankton som idag (Utermöhl-metoden) men lägg till analys av en större volym för att fånga upp ovanliga arter och mikrozooplankton. 3. Använd kol som enhet för växtplanktonbiomassa istället för biovolym. 4. Säkerställ att samma metodik används i alla havsområden runt Sverige. a. Lägg till autotrofa picoplankton där det saknas (egentliga Östersjön och Västerhavet). b. Klorofyllmätningar bör ske både i slangprover och i prover från vattenhämtare i alla områden (Bottniska viken avviker idag). 5. Högfrekvent provtagning bör ske var fjortonde dag på så kallade vaktpost stationer (sentinel sites), varje vecka är lämpligt under blomningar. 6. Alla större havsbassänger runt Sverige bör ha en högfrekvent utsjöstation och en högfrekvent kuststation för högkvalitativ växtplanktonövervakning av artsammansättning, cellantal och biomassa baserad på cellvolymsmätningar. Dessutom bör högfrekvent provtagning av klorofyll ske vid tre utsjöstationer och tre kuststationer. 7. Använd så kallade FerryBox-system för att höja provtagningsfrekvensen (vattenprover) och för att mäta klorofyllfluorescens, en så kallad proxy för växtplanktonbiomassa. 8. Mät phycocyaninfluorescens vid CTD-kast under miljöövervakningsexpeditioner för att få ett ungefärligt mått på utbredningen av cyanobakterier i djupled. 9. Mät ljus i luft och i vatten vid CTD-kast vid miljöövervakningsexpeditioner för att kunna beräkna ljustutsläckningskoefficient vid utvalda våglängder Förändringar som bör utvärderas under 1-3 år för att införas t.ex. år 2018 10. Dokumentera växtplankton genom digital fotografering vid mikroskopering. Spara bilder hos den nationella datavärden 11. Spara planktonprover i en provbank för framtida analys med metoder som inte är kända idag. 12. Inför så kallad Automated Imaging Flow Cytometry för analys av växtplankton som komplement till mikroskopi 13. Inför molekylärbiologisk metodik, t.ex. barcoding av 16S och 18S rDNA, som komplement till optiska analyser 14. Använd det nya nätverket av oceanografiska mätbojar runt Sveriges kuster för mätning av klorofyllfluorescens, ljusutsläckning vid utvalda våglängder (~siktdjup), samt för automatisk växtplanktonprovtagning 15. Inför satellitbaserad fjärranalys för mätning klorofyll, utbredning av cyanobakterieblomningar samt blomningar av coccolithophorider som en integrerad del av den nationella marina miljöövervakningen. De nya ESA satelliterna Sentinel 3a och 3b (uppskjutning planerad tidigast i april 2015) bör användas för mätning av så kallad ocean colour. Datakvalitet måste kontrolleras genom jämförelser med in situ mätningar.The aim of the report is to give input to the revision of the Swedish National Marine Monitoring Program with regard to phytoplankton. The Swedish environmental objectives, the EU Marine Strategy Framework Directive, the Water Directive as well as the Helsinki and Oslo-Paris conventions all include requirements for phytoplankton monitoring. In areas where aquaculture is carried out special demands for monitoring harmful algae, i.e. biotoxin producing species, are in effect (EU hygiene directive). Climate change also result in needs for improved phytoplankton monitoring. A summary of suggestions: 1. Use caution when making changes in long term monitoring programs. Do not change methodology if there are long time series based on a certain method; instead add new methods and new parameters. Changes that can be implemented in year 2015 2. Continue using existing analysis method for phytoplankton (the Utermöhl method) but add analysis of large volume samples to get better data on rare species and micro-zooplankton. 3. Use carbon as the unit for phytoplankton biomass instead of bio-volume. 4. Make sure that the same methods are used in all sea areas surrounding Sweden. a. Add analysis of autotrophic picoplankton where this is missing (the Baltic Proper, the Kattegat and the Skagerrak) b. Chlorophyll analyses should be made both on samples collected using tube sampling and samples collected at discrete depths (the Gulf of Bothnia is the sea area that differ from the others) 5. High frequent sampling should be carried out at sentinel sites every two weeks, weekly during algal blooms. 6. All major sea basins surrounding Sweden should have one high frequent off shore sentinel site and one high frequent coastal sentinel site for high quality phytoplankton monitoring for biodiversity, cell numbers and biomass based on cell volume measurements. In addition high frequent sampling for chlorophyll should be carried out at three off shore and three coastal sites in each major basin. 7. Use FerryBox-systems to increase the water sampling frequency and to measure chlorophyll fluorescence, a proxy for phytoplankton biomass. 8. Measure the fluorescence for phycocyanin when doing CTD-casts during monitoring cruises with research vessels to get information on the vertical distribution of cyanobacteria. 9. Carry out measurements of irradiance in air and in water when making CTD-casts during monitoring cruises to calculate the attenuation coefficient at selected wavelengths. Changes that should be evaluated during one to three years to be fully implemented e.g. in 2018 10. Document phytoplankton using digital photography during microscopy. Save images at the national data host archive 11. Save phytoplankton in a sample bank for future analysis using methids unknown today. 12. Use automated imaging flow cytometry for phytoplankton analysis as a complement to microscopy. 13. Use molecular biological methodology, e.g. 16S and 18S rDNA barcoding, as a complement to biodiversity analysis methods based on analysing morphology of organisms. 14. Use the new network of coastal instrumented buoys around the coast of Sweden to measure chlorophyll fluorescence, light attenuation at selected wavelength (~Secchi depth) and for automated water sampling for phytoplankton analysis. 15. Integrate satellite remote sensing of ocean colour for estimating chlorophyll a, the distribution of cyanobacteria blooms and blooms of coccolithophorids in the National Marine Monitoring Programme. The new ESA satellites Sentinel 3a and 3b are planned to be launched at the earliest in April 2015. The quality of data must be compared to data from in situ sampling.