An Improved Field Method to Obtain DNA for Individual Identification From Wolf Scat
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Sampling of feces for genetic studies of wild populations can be problematic because of the low quality and quantity of template DNA obtained. We used cotton swabs in the field to isolate the mucous layer on the surface of fresh wolf ( Canis lupus, C. lycaon , and their hybrids) scats followed by immediate preservation, and compared microsatellite genotyping of DNA from these fresh field swabs (FS) to that of previously frozen laboratory swabs (LS). In single polymerase chain reactions (PCRs) of 2 multiplexes, amplification at 8 loci was higher in the FS samples (FS = 50%, LS = 15%; P = 0.02) because proportion, quantity, and quality of large fragment wolf nuclear DNA from these samples was greater (2.5–25%, 6.25–62.5 ng/swab, 35% amplified at 1,000 base pairs [bp]) than from the LS samples (1.9%–10%, 4.7–25 ng/swab, 10% amplified at 1,000 bp). Paired blood and fresh field‐swabbed samples had identical genotypes. In 84 multiplex PCRs we found no evidence of allelic dropout associated with low template quality or quantity. We conclude that field swabbing of fresh wolf scat facilitates field storage and reduces the need for multiple amplifications at single microsatellite loci, thereby reducing the genotyping costs for wildlife projects that use noninvasive samples.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».