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1. 环境DNA（eDNA）方法正在生态调查中迅速发展，而被动式eDNA采样已成为一种很有前景的方法，可用于在部署时间内整合DNA信号。然而，部署时长如何影响采样器所保留的可检测DNA数量，仍然知之甚少。 2. 本文建立了一个解析模型，用以考察DNA输入、降解、有限基质容量以及降解DNA的残余滞留如何共同塑造被动式eDNA的累积过程。该模型区分了可检测的已吸附DNA与已降解、不可检测但可能仍滞留在基质上并持续占据容量的DNA。残余滞留参数{theta}表示降解DNA中仍占据容量的比例，其中{theta}=0对应于完全替换，而{theta}=1对应于完全不替换。 3. 该模型预测了三种关键行为。第一，当降解DNA不占据基质容量时（{theta}=0），可检测eDNA会单调累积并趋于平衡，但平衡时的回收量随DNA输入的增加呈现低于比例的增长。因此，被动采样器的测量结果可能会压缩环境DNA供给在定量上的差异。第二，当降解DNA在降解后仍占据容量时（{theta}>0），可检测eDNA可达到一个有限峰值，随后下降。较高的DNA输入会提高峰值产量，但也会使峰值更早出现；而更大的基质容量则会提高峰值产量并推迟峰值出现。第三，在{theta}>0且部署时间较长的条件下，高输入条件下获得的可检测eDNA可能反而少于低输入条件，从而颠倒预期的输入速率排序。 4. 这些结果表明，被动式eDNA回收可表现为饱和型、单峰型或介于两者之间的动力学，具体取决于基质容量以及吸附后DNA的命运。因此，不能仅通过调整部署时长来优化回收时间。尽管研究者可以选择部署时长和采样器设计（包括基质容量），但实现优化还需要对环境中DNA供给、DNA降解速率以及降解DNA的残余滞留进行校准，或对此作出明确假设。
1. 环境DNA（eDNA）方法正在生态调查中迅速发展，而被动式eDNA采样已成为一种很有前景的方法，可用于在部署时间尺度上整合DNA信号。然而，部署时长如何影响采样器所保留的可检测DNA数量，仍然缺乏充分认识。
2. 本文构建了一个解析模型，用于考察DNA输入、降解、有限基质容量以及降解DNA的残余保留如何共同塑造被动式eDNA的累积过程。该模型区分了可检测的吸附DNA与已降解、不可检测但可能仍滞留于基质上并继续占据容量的DNA。残余保留参数{theta}表示降解DNA中仍占据容量的比例，其中{theta}=0对应于完全替换，而{theta}=1对应于完全不替换。
3. 该模型预测了三种关键行为。第一，当降解DNA不占据基质容量时（{theta}=0），可检测eDNA会单调累积并趋于平衡，但平衡时的回收量随DNA输入的增加呈现低于比例的增长。因此，被动采样器的测量结果可能会压缩环境中DNA供给的定量差异。第二，当降解DNA仍占据容量时（{theta}>0），可检测eDNA可达到一个有限峰值，随后下降。较高的DNA输入会提高峰值回收量，但也会使峰值更早出现；而较大的基质容量则会提高峰值回收量并推迟峰值出现。第三，在{theta}>0且部署时间较长的条件下，高输入条件下获得的可检测eDNA可能反而少于低输入条件，从而颠倒预期的输入速率排序。
4. 这些结果表明，被动式eDNA回收可表现为饱和型、单峰型或介于两者之间的动态特征，这取决于基质容量以及DNA吸附后的归宿。因此，无法仅通过调整部署时长来优化回收时间。尽管研究者可以选择部署时长和采样器设计（包括基质容量），但优化还需要对环境DNA供给、DNA降解速率以及降解DNA的残余保留进行校准，或作出明确假设。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.17.745366v1?rss=1
🏷️ 环境DNA 被动采样 理论模型 累积动力学 采样优化