Proportion of prey consumed can be determined from faecal DNA using real‐time PCR
Notice bibliographique
Résumé
Reconstructing the diets of pinnipeds by visually identifying prey remains recovered in faecal samples is challenging because of differences in digestion and passage rates of hard parts. Analysing the soft-matrix of faecal material using DNA-based techniques is an alternative means to identify prey species consumed, but published techniques are largely nonquantitative, which limits their usefulness for some applications. We further developed and validated a real-time PCR technique using species-specific mitochondrial DNA primers to quantify the proportion of prey in the diets of Steller sea lions (Eumetopias jubatus), a pinniped species thought to be facing significant diet related challenges in the North Pacific. We first demonstrated that the proportions of prey tissue DNA in mixtures of DNA isolated from four prey species could be estimated within a margin of ∼ 12% of the percent in the mix. These prey species included herring Clupea palasii, eulachon Thaleichthyes pacificus, squid Loligo opalescens and rosethorn rockfish Sebastes helvomaculatus. We then applied real-time PCR to DNA extracted from faecal samples obtained from Steller sea lions in captivity that were fed 11 different combinations of herring, eulachon, squid and Pacific ocean perch rockfish (Sebastes alutus), ranging from 7% to 75% contributions per meal (by wet weight). The difference between the average percentage estimated by real-time PCR and the percentage of prey consumed was generally <12% for all diets fed. Our findings indicate that real-time PCR of faecal DNA can detect the approximate relative quantity of prey consumed for complex diets and prey species, including cephalopods and fish.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,002 |
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 ».