Кратко и по существу: сначала — какие сведения даёт каждый метод, потом — ограничения/ошибки, затем — как комбинировать и какие статистические приёмы использовать.
1) Что даёт традиционная таксономическая учётность (полевые учёты, ловушки, сетки, фаунистические/ботанические описи)
- Информация: видовой состав с верифицированной таксономией, данные о численности/плотности (при стандартизированном учёте), половой/возрастной структуре, поведении, фенологии, пространной привязке наблюдений, точные данные по крупным макроорганизмам (деревья, млекопитающие, птицы, крупные беспозвоночные).
- Применимые индексы: видовое богатство $S$, диверсность Шеннона $H^{\prime }=-\sum _{i=1}^S{p}_i\ln p_i$, Симпсона $D=1-\sum _{i=1}^S{p}_i^2$, равномерность Пилу $J^{\prime }=H^{\prime }/\ln S$, бета-диверсность (Жаккард, Bray–Curtis).
- Ограничения/ошибки: недостаточная обнаружимость/детектируемость (скрытые/ночноактивные виды), наблюдательская ошибка, сезонность, выборочная ловкость/методы, трудоёмкость, невозможность учёта микробиоты и многих скрытых жизненных стадий, низкая чувствительность к редким/новым видам.
2) Что даёт eDNA (почва, листовой опад, вода, воздух, фекалии)
- Информация: обнаружение присутствия таксонов по ДНК — позволяет фиксировать редкие, скрытые и ранние жизненные стадии, мелкие и микроорганизмы (бактерии, грибы), паразитов, патогенов, диету через метабаркодинг. Даёт большие таксономические охваты одной пробой.
- Формат данных: отключено/включено (presence/absence по OTU/ASV) и относительные считывания (read counts)—полуквантитативно.
- Ограничения/ошибки:
- методологические: праймер-бias, разные амплификационные эффекты, PCR/секвенировочные ошибки, индекс-хоппинг;
- биологические: разная скорость вымывания/распада ДНК, перенос ДНК потоками (вода, ветер), источники (экскременты, хищники) — риск ошибочного приписывания присутствия в месте отбора;
- базовые: неполные референс-базы — множество последовательностей остаётся только на уровне род/семейства; трудности в оценке абсолютной биомассы/плотности, т.к. число ридов не прямо пропорционально численности/биомассе без калибровки;
- контаминация и ложные положительные/отрицательные; влияние условий хранения/экстракции.
- Типичные ошибки: загрязнение, низкая репликация, неподходящие праймеры, неверные taxonomic assignments из-за отсутствия локальных баркодов.
3) Как сочетать методы — практическая схема
- Дизайн:
- одновременно протоколировать классические учёты (постоянные квадраты/траншеи, ловушки, наблюдения) и отбирать eDNA-пробы в тех же точках/времени для сопряжённости;
- репликация: несколько полевых реплик eDNA и технических реплик PCR; учёт сезонности.
- Лаборатория и биоинформатика:
- использовать несколько праймерных наборов (универсальные + таргетные) для охвата разных таксономических групп;
- строго контролировать контаминацию (полевые/лабораторные бланки, позитивные контролы);
- локальное пополнение справочных баз (баркодирование видов региона).
- Статистика и интеграция:
- оценивать присутствие через модели обнаруживаемости/occupancy models, объединяя данные наблюдений и eDNA как независимые детекторные методики; в модели учитывать вероятность детекции $p$ и вероятность истинного присутствия $\psi$;
- при сравнении диверсности использовать как инцидентные (presence/absence) так и относительные данные; для read counts применять нормализацию и композиционный анализ, но с осторожностью к количественным интерпретациям;
- для бета-диверсности применять метрики: Жаккард (на основе наличия) $J=\frac{a}{a+b+c}$ и Bray–Curtis (при учёте относительных величин) $BC=\frac{{\sum }_i|x_{i1}-x_{i2}|}{{\sum }_i(x_{i1}+x_{i2})}$;
- использовать многослойные (hierarchical) модели для фьюзинга: один уровень — истинная локальная биота, второй — процесс наблюдения (полевые данные), третий — процесс секвенирования (eDNA -> риды).
- Калибровка количества: для избранных видов применять qPCR/ddPCR с калибровочными кривыми, связывающими концентрацию ДНК с биомассой/плотностью, но учитывать вариабельность по видам и среде.
- Полезные стратегии:
- использовать eDNA для расширенного мониторинга (раннее обнаружение инвазивных/редких видов, патогенов) и микробной функциональной информации; традиционные учёты — для оценки численности, демографии, структуры сообщества и валидации eDNA-находок;
- сравнивать составы (NMDS, PERMANOVA) и искать индикаторные таксоны, выявленные обоими методами;
- интегрировать функциональную и филогенетическую диверсность, если eDNA даёт достаточную таксономическую разрешающую способность.
4) Резюмирующие рекомендации
- Нельзя полагаться только на один метод: eDNA расширяет охват и чувствительность, традиционные учёты дают количественную и биологически интерпретируемую информацию.
- Обязательно: репликация, контролирование контаминации, несколько праймеров, локальные референсы, модели обнаруживаемости при объединении данных.
- Ожидаемые результаты: комбинированная программа даёт более полный образ состояния лесного сообщества — виды/микроорганизмы, раннее обнаружение угроз, характеристики процессов (разложение, патогены) и надёжные тренды численности при соответствующей калибровке и моделировании.
Если нужно — могу кратко предложить пример конкретного плана отбора проб (сколько реплик, какие праймеры, какие модели) для типичного смешанного леса.