Metabarcoding as a Tool for Phytoplankton Identification in Saline Lakes
Year: 2025
Type: conference-paper
Abstract: This study presents a metabarcoding analysis of phytoplankton collected in autumn 2023 from saline lake Pečena slatina (Southern Banat, Serbia). The aim was to identify algae and cyanobacteria from the water column using a single genetic marker. After filtering the water, eDNA was isolated, fragment of the 23S rRNA gene was amplified, and sequencing was performed using MiSeq technology. Bioinformatic analysis revealed a total of 54 amplicon sequence variants, 25 taxa were assigned to the species level using Phytool v.3 and NCBI database. The metabarcoding analysis revealed 2.5 times more taxa than the conventional method of light inverted microscopy.
DOI: 10.46793/voda25.267c
Authors: Univerzitet u Beogradu, Institut za hemiju, tehnologiju i metalurgiju, Institut od nacionalnog značaja za Republiku Srbiju, Centar za hemiju, Njegoševa 12, Beograd, Srbija, Miloš Ćirić, Clarisse Lemonnier, Benjamin Alric, Srđan Miletić, Univerzitet u Beogradu, Institut za hemiju, tehnologiju i metalurgiju, Institut od nacionalnog značaja za Republiku Srbiju, Centar za hemiju, Njegoševa 12, Beograd, Srbija, Kristina Petrović, Univerzitet u Beogradu, Institut za hemiju, tehnologiju i metalurgiju, Institut od nacionalnog značaja za Republiku Srbiju, Centar za hemiju, Njegoševa 12, Beograd, Srbija, Jelena Avdalović, Univerzitet u Beogradu, Institut za hemiju, tehnologiju i metalurgiju, Institut od nacionalnog značaja za Republiku Srbiju, Centar za hemiju, Njegoševa 12, Beograd, Srbija, Vladimir Petrović, niverzitet u Beogradu, Institut za hemiju, tehnologiju i metalurgiju, Institut od nacionalnog značaja za Republiku Srbiju, Centar za ekologiju i tehnoekonomiku, Njegoševa 12, Beograd, Srbij, Željka Milovanović, niverzitet u Beogradu, Institut za hemiju, tehnologiju i metalurgiju, Institut od nacionalnog značaja za Republiku Srbiju, Centar za ekologiju i tehnoekonomiku, Njegoševa 12, Beograd, Srbij, Frédéric Rimet, Andreas Ballot
Language: English
Subfield: Ecology
Field: Environmental Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W4411436338