革命性的DNA“时间机器”揭示了一个世纪的湖泊生态系统变化

研究人员开发了一种基于DNA的“时间机器”，揭示了淡水湖生态系统在过去一个世纪中的详细变化。将人工智能与环境DNA分析相结合，这种新方法为了解气候变化和化学污染对生物多样性的历史影响提供了前所未有的见解。

沉积物中捕捉到的一个世纪的变化

来自伯明翰大学的一个团队，与法兰克福歌德大学的同事合作，成功重建了丹麦湖底沉积物样本中的生物多样性、化学污染和气候数据图书馆。他们的研究于11月7日发表在《eLife》杂志上，提供了自工业革命以来发生的逐年变化的详细记录。

科学家利用环境DNA（eDNA），即生物体自然留下的遗传物质。然后使用AI分析这些eDNA，将生物多样性的波动与历史气候数据和污染水平相关联，确定了湖泊内物种多样性下降的主要原因。

通过AI洞察生物多样性

该方法的重要性在于其识别生物多样性丧失趋势和原因的能力，从而为保护策略提供信息。根据该项目首席研究员Luisa Orsini教授的说法，AI在优先保护工作方面至关重要。它使得识别有助于生态系统服务的关键物种以及对生物多样性最有害的污染物成为可能。该团队的发现表明，某些杀虫剂、杀菌剂和气温上升对湖泊生态系统产生了深远影响。

尽管存在历史损害，但研究指出，在过去二十年中，湖泊的生物多样性有所恢复。这种复苏归因于农业活动减少后水质的改善。然而，当前的物种组成并不反映原来的前工业状态，表明生态系统平衡和服务提供的转变。

湖泊生态系统保护的未来

随着研究团队的推进，他们正在将研究扩展到英格兰和威尔士的水体。目的是确定观察到的模式的一致性，并将他们的发现推广到更广泛的污染和气候变化对湖泊生物多样性的影响。这种扩展对于开发预测模型和保护政策至关重要，这些政策和措施可以减轻对未来淡水栖息地的影响。

该研究的主要作者、博士生Niamh Eastwood强调了污染和气候引起的生物多样性丧失的不可逆性。过去一个世纪消失的物种可能永远不会回来，即使湖泊显示出生态恢复的迹象。

该研究的联合首席作者Jiarui Zhou博士强调了其研究的前瞻性应用。通过从过去学习中，他们希望利用新兴数据完善其AI模型，提高预测和应对生物多样性丧失的策略。

这项研究的影响超出了科学界，延伸至政策制定者和环境监管机构。通过确定生态破坏的确切原因，该研究为保护并可能提高当前生物多样性水平的知情决策提供了坚实的基础。

这项研究作为一个关键的提醒，强调了人类活动、气候变化和我们星球生态系统健康之间的微妙相互作用。随着世界应对持续的生物多样性危机，创新方法可能在塑造地球淡水资源的可持续未来方面至关重要。