Revolution in food web analysis and trophic ecology: diet analysis by DNA and stable isotope analysis
Notice bibliographique
Résumé
Characterization of energy flow in ecosystems is one of the primary goals of ecology, and the analysis of trophic interactions and food web dynamics is key to quantifying energy flow. Predator-prey interactions define the majority of trophic interactions and food web dynamics, and visual analysis of stomach, gut or fecal content composition is the technique traditionally used to quantify predator-prey interactions. Unfortunately such techniques may be biased and inaccurate due to variation in digestion rates (Sheppard & Hardwood 2005); however, those limitations can be largely overcome with new technology. In the last 20 years, the use of molecular genetic techniques in ecology has exploded (King et al. 2008). The growing availability of molecular genetic methods and data has fostered the use of PCR-based techniques to accurately distinguish and identify prey items in stomach, gut and fecal samples. In this month’s issue of Molecular Ecology Resources, Corse et al. (2010) describe and apply a new approach to quantifying predator-prey relationships using an ecosystem-level genetic characterization of available and consumed prey in European freshwater habitats (Fig. 1a). In this issue of Molecular Ecology, Hardy et al. (2010) marry the molecular genetic analysis of prey with a stable isotope (SI) analysis of trophic interactions in an Australian reservoir community (Fig. 1b). Both papers demonstrate novel and innovative approaches to an old problem – how do we effectively explore food webs and energy movement in ecosystems? Figure 1Open in figure viewerPowerPoint The aquatic habitats used for two studies of diet and trophic interactions that employed molecular genetic and stable isotope analyses. Panel a: Example of Rhone basin habitat (France) where fish diet was determined using PCR to classify prey to a series of ecological clades (photo by Emmanuel Corse). Panel b: A weir pool on the lower Murray River (Australia) where food web and prey use was evaluated using a combination of advanced molecular genetic and stable isotope analyses (photo credit: CSIRO).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».