БІОІНДИКАЦІЯ СТАНУ ВОДНИХ ЕКОСИСТЕМ У КОНТЕКСТІ ЕКОЛОГІЧНОЇ ТОКСИКОЛОГІЇ
Анотація
Мета. Визначити роль біоіндикація стану водних екосистем у контексті екологічної токсикології Методи. Роботу виконано як аналітичний огляд. Пошук джерел проведено в базах Web of Science, Scopus, PubMed та на платформах провідних наукових видавців. До огляду включено 15 джерел, що відображають сучасні напрями біоіндикації у водній екотокси- кології, а також фундаментальні праці з інтегрованої біомаркерної оцінки. Використано бібліосемантичний аналіз, порівняння, систематизацію, проблемно-аналітичну інтерпретацію та критичне зіставлення підходів на різних рівнях біологічної організації. Результати. Показано, що сучасна біоіндикація перестала обмежуватися описом видового складу і дедалі частіше спирається на поєднання таксономічних, функціональних, фізіолого-біохімічних та молекулярних ознак. Діатомеї залишаються однією з найчутливіших груп для оцінки градієнтів трофності, мінералізації та комплексного хімічного навантаження. Тоді як макрофіти краще інтегрують наслідки хронічного впливу і змін середовища у просторі та часі. Зоопланктонні моделі, насамперед Daphnia, забезпечують високу відтворюваність токсикологічних тестів і дають змогу оцінити репродуктивні, поведінкові та метаболічні зрушення. Циліати і водні мікроорганізми розглядаються як перспективні індикатори ранньої реакції на стресори, особливо у випадках, коли потрібна висока чутливість до короткотривалого або сублетального впливу. Суттєвого значення набули біомаркерні батареї та інтегральні індекси. Вони дозволяють агрегувати відповіді від субклітинного до організмового рівня, але вимагають жорсткої стандартизації для уникнення хибних висновків. Окремо встановлено, що омiксні технології, eDNA-метабаркодинг та секвенувальні платформи нового покоління підвищують таксономічну роздільну здатність моніторингу та дають змогу виявляти зрушення, які не завжди фіксуються морфологічними методами.
Посилання
2. Chen, H., Li, Y., & Chen, Q. (2026). Methodologies for assessing chemical toxicity to aquatic microorganisms: A comparative review. Molecules, 31(3), 485. https://doi.org/10.3390/molecules31030485
3. El-SiKaily, A., & Shabaka, S. (2024). Biomarkers in aquatic systems: Advancements, applications and future directions. Egyptian Journal of Aquatic Research, 50(2), 169-182. https://doi.org/10.1016/j.ejar.2024.05.002
4. Serafim, A., Company, R., Lopes, B., Fonseca, V. F., França, S., Vasconcelos, R. P., Bebianno, M. J., & Cabral, H. N. (2012). Application of an integrated biomarker response index (IBR) to assess temporal variation of environmental quality in two Portuguese aquatic systems. Ecological Indicators, 19, 215-225. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2011.08.009
5. Rosner, A., Ballarin, L., Barnay-Verdier, S., Borisenko, I., Drago, L., Drobne, D., et al. (2024). A broad-taxa approach as an important concept in ecotoxicological studies and pollution monitoring. Biological Reviews, 99(1), 131-176. https://doi.org/10.1111/brv.13015
6. Leung, A., Rowan, E., Melati Chiappara, F., & Grintzalis, K. (2025). Water Monitoring Practices 2.0-Water Fleas as Key Species in Ecotoxicology and Risk Assessment. Limnological Review, 25(3), 30. https://doi.org/10.3390/limnolrev25030030
7. Taurozzi, D., Cesarini, G., & Scalici, M. (2024). Diatoms as bioindicators for health assessments of ephemeral freshwater ecosystems: A comprehensive review. Ecological Indicators, 166, 112309. https://doi. org/10.1016/j.ecolind.2024.112309
8. Machuca-Sepúlveda, J., Miranda, J., Lefin, N., Pedroso, A., Beltrán, J. F., & Farias, J. G. (2023). Current status of omics in biological quality elements for freshwater biomonitoring. Biology, 12(7), 923. https://doi.org/10.3390/biology12070923
9. Beliaeff, B., & Burgeot, T. (2002). Integrated biomarker response: A useful tool for ecological risk assessment. Environmental Toxicology and Chemistry, 21(6), 1316-1322. https://doi.org/10.1002/etc.5620210629
10. Devin, S., Burgeot, T., Giambérini, L., Minguez, L., & Pain- Devin, S. (2014). The integrated biomarker response revisited: Optimization to avoid misuse. Environmental Science and Pollution Research, 21(4), 2448-2454. https://doi.org/10.1007/s11356-013-2169-9
11. Ceschin, S., Bellini, A., & Scalici, M. (2021). Aquatic plants and ecotoxicological assessment in freshwater ecosystems: A review. Environmental Science and Pollution Research, 28(5), 4975-4988. https://doi.org/10.1007/s11356-020-11496-3
12. Antil, S., Varatharajan, G. R., Ndayishimiye, J. C., Nyirabuhoro, P., Saldaev, D., Kumar, S., Toteja, R., Makhija, S., La Terza, A., & Mazei, Y. A. (2026). Ciliates as next-generation bioindicators in pollution-impacted freshwaters: Integrating community signatures with stress-response endpoints. Journal of Microbiological Methods, 242, 107412. https://doi.org/10.1016/j.
mimet.2026.107412
13. Múrria, C., Wangensteen, O. S., Somma, S., Väisänen, L., Fortuño, P., Arnedo, M. A., & Prat, N. (2024). Taxonomic accuracy and complementarity between bulk and eDNA metabarcoding provides an alternative to morphology for biological assessment of freshwater macroinvertebrates. Science of the Total Environment, 935, 173243.https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.173243
14. Chen, X., Yan, Z., Li, S., Zhou, W., Xu, S., Feng, Y., Yang, C., Ma, J., Hu, Z., & Yang, J. (2025). Advancing aquatic biodiversity assessments of invertebrates using eDNA metabarcoding: A systematic evaluation of primers for marine and freshwater communities. Methods in Ecology and Evolution, 16(10), 2408-2430. https://doi.org/10.1111/2041-210X.70152
15. Esser, M., Brinkmann, M., & Hecker, M. (2024). Solving freshwater conservation challenges through next-generation sequencing approaches. Environmental Science: Advances, 3(9), 1181-1196. https://doi.org/10.1039/D4VA00112E
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
