Species on the menu of a generalist predator, the eastern red bat (<i>Lasiurus borealis</i>): using a molecular approach to detect arthropod prey
Notice bibliographique
Résumé
One of the most difficult interactions to observe in nature is the relationship between a predator and its prey. When direct observations are impossible, we rely on morphological classification of prey remains, although this is particularly challenging among generalist predators whose faeces contain mixed and degraded prey fragments. In this investigation, we used a polymerase chain reaction and sequence-based technique to identify prey fragments in the guano of the generalist insectivore, the eastern red bat (Lasiurus borealis), and evaluate several hypotheses about prey selection and prey defences. The interaction between bats and insects is of significant evolutionary interest because of the adaptive nature of insect hearing against echolocation. However, measuring the successes of predator tactics or particular prey defences is limited because we cannot normally identify these digested prey fragments beyond order or family. Using a molecular approach, we recovered sequences from 89% of the fragments tested, and through comparison to a reference database of sequences, we were able to identify 127 different species of prey. Our results indicate that despite the robust jaws of L. borealis, most prey taxa were softer-bodied Lepidoptera. Surprisingly, more than 60% of the prey species were tympanate, with ears thought to afford protection against these echolocating bats. Moths of the family Arctiidae, which employ multiple defensive strategies, were not detected as a significant dietary component. Our results provide an unprecedented level of detail for the study of predator-prey relationships in bats and demonstrate the advantages which molecular tools can provide in investigations of complex ecological systems and food-web relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».