Molecular identification of prey in the stomach contents of Harp Seals (<i>Pagophilus groenlandicus</i>) using species‐specific oligonucleotides
Notice bibliographique
Résumé
All methods of diet analysis in marine mammals, including hard part analysis (HPA), have biases affecting the accuracy of prey-species identification and frequency in the estimated diet due to differential consumption, digestion and retention. Using PCR amplification of specific prey DNA with species-specific primers, we developed a DNA-based method that complements HPA and provides an alternative means to detect prey from stomach contents of Harp Seals (Pagophilus groenlandicus). The target size that could be reliably amplified was determined using a digestion time-series of Atlantic Cod (Gadus morhua) tissue in simulated seal stomachs. Various target lengths were trialed using general teleost primers; amplicons of approximately 800 bp or less were consistently obtained. Prey species-specific PCR primers for Atlantic Cod, Arctic Cod (Boreogadus saida) and Capelin (Mallotus villosus) were designed and tested with DNA from the stomach contents of 31 Harp Seals. Amplicons were obtained for all three species-specific primer sets. Amplification results compared with HPA revealed: (i) Atlantic Cod hard parts were found in five stomachs where no Atlantic Cod DNA amplified, suggesting that Atlantic Cod may be over-represented in the estimated diet, (ii) amplification of Arctic Cod DNA occurred for 17 stomachs, including all 12 stomachs with, and five stomachs without, Arctic Cod hard parts, and (iii) Capelin DNA amplified for four of five stomachs with Capelin hard parts and for one stomach without Capelin hard parts. We conclude that PCR amplification of specific prey DNA provides a viable means to complement Harp Seal diet analysis by HPA, but suggest that valuable information for quantitative diet analysis rests in a quantitative PCR approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».