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Enregistrement W2147734286 · doi:10.1186/1472-6785-12-28

Assessing biodiversity of a freshwater benthic macroinvertebrate community through non-destructive environmental barcoding of DNA from preservative ethanol

2012· article· en· W2147734286 sur OpenAlexafffund
Mehrdad Hajibabaei, Jennifer L. Spall, Shadi Shokralla, Steven van Konynenburg

Notice bibliographique

RevueBMC Ecology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaOntario GenomicsOntario Genomics InstituteGenome Canada
Mots-clésEnvironmental DNABenthic zoneBiodiversityDNA barcodingEcologyEnvironmental scienceInvertebrateBiologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Characterizing biodiversity in a habitat or in targeted taxonomically or socioeconomically important groups remains a challenge. Standard DNA-based biodiversity identification tools such as DNA barcoding coupled with high-throughput Next-Generation Sequencing (NGS) technologies are rapidly changing the landscape of biodiversity analysis by targeting various habitats and a wide array of organisms. However, effective use of these technological advances requires optimized protocols and benchmarking against traditional tools. Here we investigate the use of commonly used preservative ethanol as a non-destructive and inexpensive source of DNA for NGS biodiversity analysis of benthic macroinvertebrates. We used the preservative ethanol added to field collected organisms (live sorted bulk benthic samples) as a source of community DNA for NGS environmental barcoding. We directly compare this approach with a DNA barcode library generated using Sanger sequencing of all individuals separated from abenthic sample as well as with NGS environmental barcoding of DNA extracted from mixed/homogenized tissue specimens of the same benthic sample. We also evaluate a multiplex PCR strategy, as compared to commonly used single amplicon workflow, using three newly designed primer sets targeting a wide array of benthic macroinvertebrate taxa. RESULTS: Our results indicate the effectiveness of ethanol-based DNA in providing sequence information from 87% of taxa identified individually from mixture as compared to 89% in conventional tissue extracted DNA. Missing taxa in both DNA sources were from species with the lowest abundance (e.g. 1 individual) in the benthic mixture. Interestingly, we achieved 100% detection for taxa represented with more than 1% individuals in the mixture in both sources of DNA. Our multiplex amplification regime increased the detection as compared to any single primer set indicating the usefulness of using multiple primer sets in initial amplification of target genes. CONCLUSIONS: Although NGS approaches have significantly increased the potential of using DNA information in biodiversity analysis, robust methods are needed to provide reliable data and alleviate sample-processing bottlenecks. Here we coupled non-destructive DNA access and a multiplex PCR approach in NGS environmental barcoding for effective data generation from benthic live-sorted samples collected in bulk and preserved in ethanol. Our study provides a possible solution to sampling and vouchering challenges in using benthic samples through next-generation environmental barcoding and facilitates wider utility of DNA information, especially species-specific DNA barcodes, in ecological and environmental studies and real-world applications such as biomonitoring programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations247
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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