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Enregistrement W2274652769 · doi:10.1186/s13104-015-1797-1

Molecular forensics in avian conservation: a DNA-based approach for identifying mammalian predators of ground-nesting birds and eggs

2016· article· en· W2274652769 sur OpenAlex
Matthew W. Hopken, Elizabeth K. Orning, Julie K. Young, Antoinette J. Piaggio

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Wildlife Research CenterU.S. Department of Agriculture
Mots-clésPredationEndangered speciesBiologyPredatorNest (protein structural motif)ZoologyThreatened speciesEcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The greater sage-grouse (Centrocercus urophasianus) is a ground-nesting bird from the Northern Rocky Mountains and a species at risk of extinction in in multiple U.S. states and Canada. Herein we report results from a proof of concept that mitochondrial and nuclear DNAs from mammalian predator saliva could be non-invasively collected from depredated greater sage-grouse eggshells and carcasses and used for predator species identification. Molecular forensic approaches have been applied to identify predators from depredated remains as one strategy to better understand predator-prey dynamics and guide management strategies. This can aid conservation efforts by correctly identifying predators most likely to impact threatened and endangered species. DNA isolated from non-invasive samples around nesting sites (e.g. fecal or hair samples) is one method that can increase the success and accuracy of predator species identification when compared to relying on nest remains alone. RESULTS: Predator saliva DNA was collected from depredated eggshells and carcasses using swabs. We sequenced two partial fragments of two mitochondrial genes and obtained microsatellite genotypes using canid specific primers for species and individual identification, respectively. Using this multilocus approach we were able to identify predators, at least down to family, from 11 out of 14 nests (79%) and three out of seven carcasses (47%). Predators detected most frequently were canids (86%), while other taxa included rodents, a striped skunk, and cattle. We attempted to match the genotypes of individual coyotes obtained from eggshells and carcasses with those obtained from fecal samples and coyotes collected in the areas, but no genotype matches were found. CONCLUSION: Predation is a main cause of nest failure in ground-nesting birds and can impact reproduction and recruitment. To inform predator management for ground-nesting bird conservation, accurate identification of predator species is necessary. Considering predation can have a high impact on recruitment, predation events are very difficult to observe, and predator species are difficult to identify visually from nest remains, molecular approaches that reduce the need to observe or handle animals offer an additional tool to better understand predator-prey dynamics at nesting sites.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,200 · 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