Hidden diversity of micro-eukaryotes in Lake Baikal: a metagenomic approach

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

We have studied the diversity and composition of communities of micro-eukaryotes from two localities: area under anthropogenic impact near the town of Baikalsk and reference area, Irinda Bay, based on high-throughput ITS2 rDNA region sequencing. High taxonomic diversity of micro-eukaryotes has been revealed in both localities studied. However, micro-eukaryotic community from the area under anthropogenic impact is depressed, compared to reference area. Analysis of taxonomic diversity has revealed that community from the area under anthropogenic impact has a trend towards a decrease in diversity. Among the detected taxa, Alveolata, Stramenopiles and Fungi prevailed. Sörensen index of OTUs was 65%, which indicates the similarity of communities studied by taxonomic composition. The spectrum of Alveolata and Stramenopiles taxa identified in the area under the anthropogenic impact and the reference area was similar. The main differences were revealed in spectrum of Fungi taxa.

About the authors

E. V. Mincheva

Limnological Institute of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: elenakuznetsova01@gmail.com

Siberian Branch

Russian Federation, Ulan-Batorskaya Str., 3, Irkutsk, 664033

T. E. Peretolchina

Limnological Institute of the Russian Academy of Sciences

Email: elenakuznetsova01@gmail.com

Siberian Branch

Russian Federation, Ulan-Batorskaya Str., 3, Irkutsk, 664033

L. S. Kravtsova

Limnological Institute of the Russian Academy of Sciences

Email: elenakuznetsova01@gmail.com

Siberian Branch

Russian Federation, Ulan-Batorskaya Str., 3, Irkutsk, 664033

A. E. Tupikin

Institute of Chemical Biology and Fundamental Medicine of the Russian Academy of Sciences

Email: elenakuznetsova01@gmail.com

Siberian Branch

Russian Federation, Lavrentiev Ave., 8, Novosibirsk, 630090

T. A. Pudovkina

Limnological Institute of the Russian Academy of Sciences

Email: elenakuznetsova01@gmail.com

Siberian Branch

Russian Federation, Ulan-Batorskaya Str., 3, Irkutsk, 664033

I. A. Ananyeva

Irkutsk State University

Email: elenakuznetsova01@gmail.com
Russian Federation, Karl Marx Str., 1, Irkutsk, 664003

T. I. Triboy

Limnological Institute of the Russian Academy of Sciences

Email: elenakuznetsova01@gmail.com

Siberian Branch

Russian Federation, Ulan-Batorskaya Str., 3, Irkutsk, 664033

M. A. Voylo

Limnological Institute of the Russian Academy of Sciences

Email: elenakuznetsova01@gmail.com

Siberian Branch

Russian Federation, Ulan-Batorskaya Str., 3, Irkutsk, 664033

Yu. S. Bukin

Limnological Institute of the Russian Academy of Sciences; Irkutsk State University

Email: elenakuznetsova01@gmail.com

Siberian Branch

Russian Federation, Ulan-Batorskaya Str., 3, Irkutsk, 664033; Karl Marx Str., 1, Irkutsk, 664003

References

  1. Asemaninejad A., Weerasuriya N., Gloor G.B. et al. 2016. New primers for discovering fungal diversity using nuclear large ribosomal DNA. PloS one 11. doi: 10.1371/journal.pone.0159043
  2. Banchi E., Ametrano C.G., Stanković D. et al. 2018a. DNA metabarcoding uncovers fungal diversity of mixed airborne samples in Italy. PloS one 13. doi: 10.1371/journal.pone.0194489
  3. Banchi E., Stankovic D., Fernández-Mendoza F. et al. 2018b. ITS2 metabarcoding analysis complements lichen mycobiome diversity data. Mycological Progress 17: 1049–1066. doi: 10.1007/s11557-018-1415-4
  4. Bazzicalupo A.L., Bálint M., Schmitt I. 2013. Comparison of ITS1 and ITS2 rDNA in 454 sequencing of hyperdiverse fungal communities. Fungal Ecology 6: 102–109. doi: 10.1016/j.funeco.2012.09.00
  5. Bokulich N.A., Mills D.A. 2013. Improved selection of internal transcribed spacer-specific primers enables quantitative, ultra-high-throughput profiling of fungal communities. Applied and Environmental Microbiology 79: 2519–2526. doi: 10.1128/AEM.03870-12
  6. Charvet S., Vincent W.F., Lovejoy C. 2014. Effects of light and prey availability on Arctic freshwater protist communities examined by high-throughput DNA and RNA sequencing. FEMS Microbiology Ecology 88: 550–564. doi: 10.1111/1574-6941.12324
  7. Chiu C.H., Wang Y.T., Walther B.A. et al. 2014. An improved nonparametric lower bound of species richness via a modified good–turing frequency formula. Biometrics 70: 671–682. doi: 10.1111/biom.12200
  8. Debroas D., Domaizon I., Humbert J.F. et al. 2017. Overview of freshwater microbial eukaryotes diversity: a first analysis of publicly available metabarcoding data. FEMS Microbiology Ecology 93: 1–14. doi: 10.1093/femsec/fix023
  9. Dixon P. 2003. VEGAN, a package of R functions for community ecology. Journal of Vegetation Science 14: 927–930. doi: 10.1111/j.1654-1103.2003.tb02228.x
  10. Doyle J.J., Dickson E.E. 1987. Preservation of plant samples for DNA restriction endonuclease analysis. Taxon 36: 715–722. doi: 10.2307/1221122
  11. Edgar R.C. 2013. UPARSE: highly accurate OTU sequences from microbial amplicon reads. Nature Methods 10: 996. doi: 10.1038/nmeth.2604
  12. Izhboldina L.A. 2007. Guide and key to benthonic and periphyton algae of Lake Baikal (meio – and macrophytes) with short information about their ecology. Novosibirsk: Nauka-Center. (in Russian)
  13. Johnson P.T., Longcore J.E., Stanton D.E. et al. 2006. Chytrid infections of Daphnia pulicaria: development, ecology, pathology and phylogeny of Polycaryum laeve. Freshwater Biology 51: 634–648. doi: 10.1111/j.1365-2427.2006.01517.x
  14. Kagami M., Amano Y., Ishii N. 2012. Community structure of planktonic fungi and the impact of parasitic chytrids on phytoplankton in Lake Inba, Japan. Microbial Ecology 63: 358–368. doi: 10.1007/s00248-011-9913-9
  15. Kammerlander B., Breiner H.W., Filker S. et al. 2015. High diversity of protistan plankton communities in remote high mountain lakes in the European Alps and the Himalayan mountains. FEMS Microbiology Ecology 91. doi: 10.1093/femsec/fiv010
  16. Kravtsova L.S., Izhboldina L.A., Khanaev I.V. et al. 2012. Disturbances of the vertical zoning of green algae in the coastal part of the Listvennichnyi gulf of Lake Baikal. Doklady Biological Sciences 447: 350–352. doi: 10.1134/S0012496612060026
  17. Letcher P.M., Powell M.J., Chambers J.G. et al. 2004. Phylogenetic relationships among Rhizophydium isolates from North America and Australia. Mycologia 96: 1339–1351. doi: 10.1080/15572536.2005.11832883
  18. Mikhailov I.S., Zakharova Y.R., Bukin Y.S. et al. 2019. Co-occurrence networks among bacteria and microbial eukaryotes of Lake Baikal during a spring phytoplankton bloom. Microbial Ecology 77: 96–109. doi: 10.1007/s00248-018-1212-2
  19. Mueller G.M., Foster M.S., Bills G.F. 2011. Biodiversity of fungi: inventory and monitoring methods. New York: Academic.
  20. Shannon C.E. 1948. A mathematical theory of communication. Bell Labs Technical Journal 27: 379–423. doi: 10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x
  21. Šlapeta J., Moreira D., López-García P. 2005. The extent of protist diversity: insights from molecular ecology of freshwater eukaryotes. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences 272: 2073–2081. doi: 10.1098/rspb.2005.3195
  22. White T.J., Bruns T.D., Lee S.B. et al. 1990. Amplification and direct sequencing of fungal ribosomal RNA genes for phylogenetics. In: Innis M.A., Gelfand D.H., Sninsky J.J. et al. (Eds.), PCR protocols: a guide to methods and applications. New York, pp. 315–322.
  23. Yi Z., Berney C., Hartikainen H. et al. 2017. High-throughput sequencing of microbial eukaryotes in Lake Baikal reveals ecologically differentiated communities and novel evolutionary radiations. FEMS Microbiology Ecology 93. doi: 10.1093/femsec/fix073
  24. Zhang H., Huang T., Chen S. 2015. Ignored sediment fungal populations in water supply reservoirs are revealed by quantitative PCR and 454 pyrosequencing. BMC Microbiology 15: 44. doi: 10.1186/s12866-015-0379-7
  25. Zhang H., Jia J., Chen S. et al. 2018. Dynamics of bacterial and fungal communities during the outbreak and decline of an algal bloom in a drinking water reservoir. International Journal of Environmental Research and Public Health 15: 361. doi: 10.3390/ijerph15020361

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Mincheva E.V., Peretolchina T.E., Kravtsova L.S., Tupikin A.E., Pudovkina T.A., Ananyeva I.A., Triboy T.I., Voylo M.A., Bukin Y.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».