이러한 값은 일반적으로 마커에 따라 97~99% 이상의 상동성을 요구하는 종 또는 속 수준의 분류 기준치에 미치지 못하는 경우가 많습니다[ 91 ]. 이러한 결과는 열대 및 아열대 분류군에 대한 참조 데이터베이스를 확장해야 할 긴급한 필요성을 강조합니다. 우선순위에는 생태학적으로 중요한 종, 농작물, 대중의 관심과 자금을 끌어들이는 보존 플래그십이 포함되어야 합니다[ 89 ]. 가장 흔한 약 1000종의 열대 나무 종만 시퀀싱해도 지구에 있는 8000억 개의 열대 나무 개체 중 약 50%를 식별할 수 있습니다[ 92 ].
연구 역량
현재 열대 지역의 aeDNA 연구 결과의 연령 분포는 편향되어 있습니다. 거의 모든 결과가 홀로세에 속하며, 더 긴 기록은 드뭅니다[ 20 ]. 이러한 패턴은 따뜻한 기후에서의 DNA 분해뿐만 아니라 기술적 장벽도 반영합니다. 긴 퇴적물 코어를 얻으려면 무거운 시추 장비와 전문 지식이 필요하며, 100m가 넘는 코어에서 복구된 100만 년 이상 된 Towuti 기록이 이를 보여줍니다[ 20 , 93 ]. 결과적으로, 퇴적물에서 수행되는 대부분의 aeDNA 연구는 경량 코어링 장비로 채취할 수 있는 짧은 표면 코어를 기반으로 합니다. 이러한 어려움은 구조적 불평등, 즉 제한된 인프라, 지역 연구자의 참여 부족, 그리고 부족한 자금과 관련이 있습니다. 또한 방문 연구팀이 현지 참여 없이 샘플을 추출하는 '헬리콥터 과학'을 조장합니다[ 94 ]. 이러한 관행은 역량을 구축하고 현지 전문가의 도움을 받을 기회를 낭비합니다( 상자 2 ).