🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

Functional-Trophic Structure of the Community of Benthic Invertebrates of a Small Forest River

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The functional-trophic structure of benthic invertebrates of the Krutaya Kacha River was studied. A visual analysis of food boluses and an analysis of fatty acids of the dominant species of macroinvertebrates were conducted. The results obtained for the Krutaya Kacha River confirmed the high importance of benthic invertebrates in the decomposition of allochthonous organic matter. The results obtained on the ratio of functional-trophic groups of invertebrates of the Krutaya Kacha River are consistent with the River Continuum Concept.

About the authors

N. I Kislitsina

Siberian Federal University; Krasnoyarsk Branch, Russian Federal Research Institute of Fisheries and Oceanography

Email: nadezhda.kislitsina2016@yandex.ru
Krasnoyarsk, Russia

O. N Makhutova

National Scientific Center of Marine Biology, Far Eastern Branch, Russian Academy of Sciences

Vladivostok, Russia

Y. O Mashonskaya

Siberian Federal University; Yenisei Branch of the Federal State Budgetary Institution "Glavrybvod"

Krasnoyarsk, Russia; Krasnoyarsk, Russia

S. P Shulepina

Siberian Federal University

Krasnoyarsk, Russia

E. A Ivanova

Siberian Federal University; Institute of Biophysics, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences

Krasnoyarsk, Russia; Krasnoyarsk, Russia

References

  1. Барков Д.В., Курашов Е.А. 2011. Состав пищи и скорость питания байкальского вселенца Gmelinoides fasciatus (Stebbing, 1899) в Ладожском озере // Биология внутр. вод. № 3. С. 51.
  2. Барышев И.А. 2017. Таксономический состав и трофическая структура бентофауны пороговых участков рек Республики Карелия и Мурманской области // Биология внутр. вод. № 4. С. 50. https://doi.org/10.7868/S0320965217040064
  3. Барышев И.А., Веселов А.Е. 2007. Сезонная динамика бентоса и дрифта беспозвоночных организмов в некоторых притоках Онежского озера // Биология внутр. вод. № 1. С. 80.
  4. Богатов В.В., Федоровский А.С. 2017. Основы речной гидрологии и гидробиологии. Владивосток: Дальнаука.
  5. Воробьева Л.В., Решетов И.С., Азовский А.И. и др. 2020. Закономерности распределения макрозообентоса в некоторых реках Европейской части России и сопредельных территорий // Зоол. журн. Т. 99. № 8. С. 843. https://doi.org/10.31857/S0044513420030149
  6. Живоглядова Л.А. 2011. Видовая и трофическая структура макрозообентоса р. Лазовая (о-в Сахалин) в весенний период // Чтения памяти Владимира Яковлевича Леванидова. № 5. С. 165.
  7. Калачева Г.С., Сущик Н.Н., Гладышев М.И., Махутова О.Н. 2009. Сезонная динамика состава жирных кислот липидов водного мха Fontinalis antipyretica, собранного в реке Енисей // Физиология растений. Т. 56. № 6. С. 879.
  8. Кормилец О.Н. 2019. Жирные кислоты в трофических сетях экосистем внутренних вод: Дис… на соискание ученой степени докт. биол. наук. Красноярск: ФГАОУ ВО.
  9. Кочарина С.Л. 2005. Трофическая структура беспозвоночных некоторых водотоков бассейна реки Правая Соколовка (Верхнеуссурийский стационар, Приморский край) // Чтения памяти Владимира Яковлевича Леванидова. № 3. С. 49.
  10. Крылова Ю.В., Курашов Е.А., Протопопова Е.В. и др. 2024. Состав низкомолекулярного метаболома Potamogeton perfoliatus (Potamogetonaceae) как индикатор трансформации экологического состояния литоральной зоны // Биология внутр. вод. Т. 17. № 4. С. 555. https://doi.org/10.31857/S0320965224040048
  11. Лепнева С.Г. 1964. Фауна СССР. Ручейники. Т. 2. Вып. 2: Личинки и куколки подотряда кольчатощупиковых (Annulipalpia). М.: Наука.
  12. Лепнева С.Г. 1966. Фауна СССР. Ручейники. Т. 2. Вып. 1: Личинки и куколки подотряда цельнощупиковых (Integripalpia). М.: Наука.
  13. Методические рекомендации по сбору и обработке материалов при гидробиологических исследованиях на пресноводных водоемах (зообентос и его продукция). 1983. Л.: ГосНИОРХ. АН СССР. Зоол. ин-т.
  14. Монаков А.В. 1998. Питание пресноводных беспозвоночных. М.: Ин-т проблем экологии и эволюции.
  15. Определитель пресноводных беспозвоночных Европейской части СССР. 1977. Л.: Гидрометеоиздат.
  16. Определитель пресноводных беспозвоночных России и сопредельных территорий. 1994. Т. 1: Низшие беспозвоночные. СПб.: Наука.
  17. Определитель пресноводных беспозвоночных России и сопредельных территорий. 1995. Т. 2: Ракообразные. СПб.: Наука.
  18. Определитель пресноводных беспозвоночных России и сопредельных территорий. 1997. Т. 3: Паукообразные. Низшие насекомые. СПб.: Наука.
  19. Определитель пресноводных беспозвоночных России и сопредельных территорий. 1999. Т. 4: Двукрылые насекомые. СПб.: Наука.
  20. Определитель пресноводных беспозвоночных России и сопредельных территорий. 2001. Т. 5: Высшие насекомые. СПб.: Наука.
  21. Определитель насекомых Дальнего Востока России. 2006. Т. 5: Двукрылые и блохи. Ч. 4. Владивосток: Дальнаука.
  22. Панкратова В.Я. 1970. Личинки и куколки комаров подсемейства Orthocladiinae фауны СССР (Diptera, Chironomidae=Tendipedidae). Л.: Наука.
  23. Панкратова В.Я. 1983. Личинки и куколки комаров подсемейства Chironominae фауны СССР (Diptera, Chironomidae=Tendipedidae). Л.: Наука.
  24. Ресурсы поверхностных вод СССР: Гидрологическая изученность. 1967. Т. 16. Ангаро-Енисейский район. Вып. 1. Енисей. Л.: Гидрометеоиздат.
  25. Руководство по изучению питания рыб в естественных условиях. 1961. М.: Изд-во Академии наук СССР.
  26. Тесленко В.А., Жильцова Л.А. 2009. Определитель веснянок (Insecta, Plecoptera) России и сопредельных стран. Имаго и личинки. Владивосток: Дальнаука.
  27. Ahlgren G., Gustafsson I.B., Boberg M. 1992. Fatty acid content and chemical composition of freshwater microalgae // J. Phycol. V. 28(1). P. 37. https://doi.org/10.1111/j.0022-3646.1992.00037.x
  28. Arens W. 1994. Striking convergence in the mouthpart evolution of stream-living algae grazers // J. Zool. System. and Evol. Res. V. 32(4). P. 319. https://doi.org/10.1111/j.1439-0469.1994.tb00490.x
  29. Balibrea A., Ferreira V., Balibrea C. et al. 2020. Contribution of macroinvertebrate shredders and aquatic hyphomycetes to litter decomposition in remote insular streams // Hydrobiologia. V. 847. P. 2337. https://doi.org/10.1007/s10750-020-04259-1
  30. Bellou S., Baeshen M.N., Elazzazy A.M. et al. 2014. Microalgal lipids biochemistry and biotechnological perspectives // Biotechnol. Advances. V. 32. P. 1476. https://doi.org/10.1016/j.biotechadv.2014.10.003
  31. Bogatov V.V., Sushchik N.N., Makhutova O.N. et al. 2021. Allochthonous and autochthonous food sources for zoobenthos in a forest stream // Rus. J. Ecol. V. 52(3). P. 253. https://doi.org/10.1134/S1067413621030048
  32. Bogatov V.V., Sushchik N.N., Kolmakova A.A., Gladyshev M.I. 2024. Allochthonous versus autochthonous carbon subsidies in small river food webs depend on seasonality and riparian tree species // Aquat. Sci. V. 86. P. 41. https://doi.org/10.1007/s00027-024-01060-3
  33. Breuer G., Evers W.A.C., de Vree J.H. et al. 2013. Analysis of fatty acid content and composition in microalgae // J. Vis. Exp. Article number: e50628. https://doi.org/10.3791/50628
  34. Caramujo M.-J., Boschker H.T.S., Admiraal W. 2008. Fatty acid profiles of algae mark the development and composition of harpacticoid copepods // Freshwater Biol. V. 53. P. 77. https://doi.org/10.1111/j.1365-2427.2007.01868.x
  35. Christie W.W., Han X. 2010. Lipid analysis: isolation, separation, identification and lipidomic Analysis. Bridgwater: The Oily Press.
  36. Cummins K.W. 1973. Trophic relations of aquatic insects // Ann. review of entomol. V. 18(1). P. 183.
  37. Cummins K.W., Klug M.J. 1979. Feeding ecology of stream invertebrates // Annual Rev. Ecol. and Syst. V. 10. P. 147.
  38. Cummins K.W. 2016. Combining taxonomy and function in the study of stream macroinvertebrates // J. Limnol. V. 75. P. 235. https://doi.org/10.4081/jlimnol.2016.1373
  39. Cummins K.W. 2018. Functional analysis of stream macroinvertebrates // Limnology-Some New Aspects Inland Water Ecol. V. 1. P. 16. https://doi.org/10.5772/intechopen.79913
  40. Desvilettes C., Bourdier G., Amblard C., Barth B. 1997. Use of fatty acids for the assessment of zooplankton grazing on bacteria, protozoans and microalgae // Freshwater Biol. V. 38. P. 629. https://doi.org/10.1046/j.1365-2427.1997.00241.x
  41. Dijkman N.A., Kromkamp J.C. 2006. Phospholipid-derived fatty acids as chemotaxonomic markers for phytoplankton: application for inferring phytoplankton composition // Mar. Ecol. Progress Ser. V. 324. P. 113. https://doi.org/10.3354/meps324113
  42. Dodson V.J., Dahmen J.L., Mouget J.-L., Leblond J.D. 2013. Mono- and digalactosyldiacylglycerol composition of the marennine-producting diatom, Haslea ostrearia: Composition to a selection of pinnate and centric diatoms // Phycol. Res. V. 61. P. 199. https://doi.org/10.1111/pre.12015
  43. Fenoglio S., Tierno de Figueroa J.M., Doretto A. et al. 2020. Aquatic insects and benthic diatoms: a history of biotic relationships in freshwater ecosystems // Water. V. 12(10). P. 2934. https://doi.org/10.3390/w12102934
  44. Findlay R.H., Dobbs F.C. 1993. Quantitative description of microbial communities using lipid analysis // Handbook of methods in aquatic microbial ecology. Boca Raton: Lewis Publ. P. 271.
  45. Fontaneto D., Tommaseo-Ponzetta M., Galli C. et al. 2011. Differences in fatty acid composition between aquatic and terrestrial insects used as food in human nutrition // Ecol. Food and Nutrition. V. 50(4). P. 351. https://doi.org/10.1080/03670244.2011.586316
  46. Guevara M., Bastardo L., Cortez R. et al. 2011. Rhodomonas salina (Cryptophyta) pastes as feed for Brachionus plicatilis (Rotifera) // Revista de Biologia Tropical. V. 59(4). P. 1503.
  47. Gugger M., Lyra C., Suominen I. et al. 2002. Cellular fatty acids as chemotaxonomic markers of the genera Anabaena, Aphanizomenon, Microcystis, Nostoc and Planktothrix (cyanobacteria) // Int. J. Syst. and Evol. Microbiol. V. 52. P. 1007. https://doi.org/10.1099/00207713-52-3-1007
  48. Hixson S.M., Sharma B., Kainz M.J. et al. 2015. Production, distribution, and abundance of long-chain omega-3 polyunsaturated fatty acids: A fundamental dichotomy between freshwater and terrestrial ecosystems // Environ. Review. V. 23. P. 414. https://doi.org/10.1139/er-2015-0029
  49. Kalachova G., Gladyshev M., Sushchik N., Makhutova O. 2011. Water moss as a food item of the zoobenthos in the Yenisei River // Open Life Sci. V. 6(2). P. 236. https://doi.org/10.2478/s11535-010-0115-0
  50. Komagata K., Suzuki K.I. 1988. Lipid and cell-wall analysis in bacterial systematics // Methods in Microbiology. V. 19. P. 161. https://doi.org/10.1016/S0580-9517(08)70410-0
  51. Labed-Veydert T., Koussoroplis A.M., Bec A., Desvilettes C. 2021. Early spring food resources and the trophic structure of macroinvertebrates in a small headwater stream as revealed by bulk and fatty acid stable isotope analysis // Hydrobiologia. V. 848(21). P. 5147. https://doi.org/10.1007/s10750-021-04699-3
  52. Le Bodelier P.L., Gillisen M.J.B., Hordijk K. et al. 2009. A reanalysis of phospholipid fatty acids as ecological biomarkers for methanotrophic bacteria // The ISME journal. V. 3. P. 606. https://doi.org/10.1038/ismej.2009.6
  53. Makhutova O.N., Mashonskaya Y.O., Borisova E.V. et al. 2025. Fatty acid flux disparities between aquatic and terrestrial ecosystems in a shaded river can alter the nutritional content of consumer resources // Aquat. Sci. V. 87. P. 39. https://doi.org/10.1007/s00027-025-01164-4
  54. Makhutova O.N., Shulepina S.P., Sharapova T.A. et al. 2016. Content of polyunsaturated fatty acids essential for fish nutrition in zoobenthos species // Freshwater Sci. V. 35. P. 1222. https://doi.org/10.1086/688760
  55. Makhutova O.N., Sushchik N.N., Gladyshev M.I. 2022. Fatty acid – Markers as foodweb tracers in inland waters // Encyclopedia of Inland Waters. 2nd ed. V. 4. Amsterdam: Elsevier. P. 713. https://doi.org/10.1016/ B978-0-12-819166-8.00094-3
  56. Merritt R.W., Cummins K.W., Berg M.B. 2017. Trophic relationships of macroinvertebrates // Methods in stream ecology. V. 1. L.: Acad. Press. P. 413.
  57. Mihuc T.B. 1997. The functional trophic role of lotic primary consumers: generalist versus specialist strategies // Freshwater Biol. V. 37(2). P. 455. https://doi.org/10.1046/j.1365-2427.1997.00175.x
  58. Muller-Navarra D.C. 1995. Biochemical versus mineral limitation in Daphnia // Limnol., Oceanogr. V. 40. P. 1209. https://doi.org/10.4319/lo.1995.40.7.1209
  59. Napolitano G.E. 1999. Fatty acids as trophic and chemical markers in freshwater ecosystems // Lipids in freshwater ecosystems. N.Y.: Springer. P. 21.
  60. Navarrete A., Peacock A., Macnaughton S.J. et al. 2000. Physiological status and community composition of microbial mats of Ebro delta, Spain, by signature lipids // Microbiol. Ecol. V. 39. P. 92. https://doi.org/10.1007/s002489900185
  61. Nielsen J.M., Clare E.L., Hayden B. et al. 2018. Diet tracing in ecology: method comparison and selection // Methods in Ecology and Evolution. V. 9. P. 278. https://doi.org/10.1111/2041-210X.12869
  62. Petkov G., Garcia G. 2007. Which are fatty acids of the green alga Chlorella? // Biochemical Systematics and Ecology. V. 35. P. 281. https://doi.org/10.1016/j.bse.2006.10.017
  63. Petrov K.A., Dudareva L.V., Nokhsorov V.V. et al. 2020. Fatty acid content and composition of the yakutian horses and their main food source: living in extreme winter conditions // Biomolecules. V. 10. P. 315. https://doi.org/10.3390/biom10020315
  64. Rezende R.S., Moncao F.S., Goncalves Junior J.F., Santos A.M. 2019. Macroinvertebrate associated with macrophyte beds in a Cerrado stream // Limnetica. V. 38(2). P. 639. https://doi.org/10.23818/limn.38.37
  65. Rosi-Marshall E.J., Wellard Kelly H.A., Hall Jr.R.O., Vallis K.A. 2016. Methods for quantifying aquatic macroinvertebrate diets // Freshwater Sci. V. 35(1). P. 229. https://doi.org/10.1086/684648
  66. Shaw N. 1974. Lipid composition as a guide to the classification of bacteria // Advances in Appl. Microbiol. V. 17. P. 63. https://doi.org/10.1016/S0065-2164(08)70555-0
  67. Shorland F.B. 1963. The distribution of fatty acids in plant lipids // Chemical Plant Taxonomy. L.: Acad. Press. P. 253.
  68. Taipale S., Strandberg U., Peltomaa E. et al. 2013. Fatty acid composition as biomarkers of freshwater microalgae: analysis of 37 strains of microalgae in 22 genera and in seven classes // Aquat. Microb. Ecol. V. 71. P. 165. https://doi.org/10.3354/ame01671
  69. Tierno de Figueroa J.M., Lopez-Rodriguez M.J., Villar-Argaiz M. 2019. Spatial and seasonal variability in the trophic role of aquatic insects: an assessment of functional feeding group applicability // Freshwater Biol. V. 64(5). P. 954. https://doi.org/10.1111/fwb.13277
  70. Van Dooremalen C., Pel R., Ellers J. 2009. Maximized PUFA measurements improve insight in changes in fatty acid composition in response to temperature // Archives of Insect Biochemistry and Physiology. V. 72. P. 88. https://doi.org/10.1002/arch.20325
  71. Vannote R.L., Minshall G.W., Cummins K.W. et al. 1980. The River Continuum Concept // Can. J. Fish and Aquat. Sci. V. 37(1). P. 130. https://doi.org/10.1139/f80-017
  72. Viso A.C., Marty J.C. 1993. Fatty acids from 28 marine microalgae // Phytochemistry. V. 34. P. 1521. https://doi.org/10.1016/S0031-9422(00)90839-2
  73. Wang J., Li J., Dasgupta S. et al. 2014. Alterations in membrane phospholipid fatty acids of gram-positive piezotolerant bacterium Sporosarcina sp. DSK25 in response to growth pressure // Lipids. V. 49. P. 347. https://doi.org/10.1007/s11745-014-3878-7

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».