Evaluating Ethanol-based Sample Preservation to Facilitate Use of DNA Barcoding in Routine Freshwater Biomonitoring Programs Using Benthic Macroinvertebrates
Notice bibliographique
Résumé
Molecular methods, such as DNA barcoding, have the potential to enhance biomonitoring programs worldwide. Altering routinely used sample preservation methods to protect DNA from degradation may pose a potential impediment to application of DNA barcoding and metagenomics for biomonitoring using benthic macroinvertebrates. Using higher volumes or concentrations of ethanol, requirements for shorter holding times, or the need to include additional filtering may increase cost and logistical constraints to existing biomonitoring programs. To address this issue we evaluated the efficacy of various ethanol-based sample preservation methods at maintaining DNA integrity. We evaluated a series of methods that were minimally modified from typical field protocols in order to identify an approach that can be readily incorporated into existing monitoring programs. Benthic macroinvertebrates were collected from a minimally disturbed stream in southern California, USA and subjected to one of six preservation treatments. Ten individuals from five taxa were selected from each treatment and processed to produce DNA barcodes from the mitochondrial gene cytochrome c oxidase I (COI). On average, we obtained successful COI sequences (i.e. either full or partial barcodes) for between 93-99% of all specimens across all six treatments. As long as samples were initially preserved in 95% ethanol, successful sequencing of COI barcodes was not affected by a low dilution ratio of 2∶1, transfer to 70% ethanol, presence of abundant organic matter, or holding times of up to six months. Barcoding success varied by taxa, with Leptohyphidae (Ephemeroptera) producing the lowest barcode success rate, most likely due to poor PCR primer efficiency. Differential barcoding success rates have the potential to introduce spurious results. However, routine preservation methods can largely be used without adverse effects on DNA integrity.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».