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Enregistrement W2287528554 · doi:10.1111/ddi.12427

Metabarcoding reveals strong spatial structure and temporal turnover of zooplankton communities among marine and freshwater ports

2016· article· en· W2287528554 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of WindsorMcGill University
Organismes subventionnairesMinisterio de Economía y CompetitividadNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsAbbott Canada
Mots-clésBiodiversityEnvironmental DNATaxonomic rankEcologyZooplanktonArcticHabitatBeta diversityIdentification (biology)BiologyGeographyTaxon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim The urgent need for large‐scale spatio‐temporal assessments of biodiversity in the face of rapid environmental change prompts technological advancements in species identification and biomonitoring such as metabarcoding. The high‐throughput DNA sequencing of bulk samples offers many advantages over traditional morphological identification for describing community composition. Our objective was to evaluate the applicability of metabarcoding to identify species in taxonomically complex samples, evaluate biodiversity trends across broad geographical and temporal scales and facilitate cross‐study comparisons. Location Marine and freshwater ports along Canadian coastlines (Pacific, Arctic and Atlantic) and the Great Lakes. Methods We used metabarcoding of bulk zooplankton samples to identify species and profile biodiversity across habitats and seasons in busy commercial ports. A taxonomic assignment approach circumventing sequence clustering was implemented to provide increased resolution and accuracy compared to pre‐clustering. Results Taxonomic classification of over seven million sequences identified organisms spanning around 400 metazoan families and complements previous surveys based on morphological identification. Metabarcoding revealed over 30 orders that were previously not reported, while certain taxonomic groups were underrepresented because of depauperate reference databases. Despite the limitations of assigning metabarcoding data to the species level, zooplankton communities were distinct among coastlines and significantly divergent among marine, freshwater and estuarine habitats even at the family level. Furthermore, biodiversity varied substantially across two seasons reaching a beta diversity of 0.9 in a sub‐Arctic port exposed to high vessel traffic. Main Conclusions Metabarcoding offers a powerful and sensitive approach to conduct large‐scale biodiversity surveys and allows comparability across studies when rooted in taxonomy. We highlight ways of overcoming current limitations of metabarcoding for identifying species and assessing biodiversity, which has important implications for detecting organisms at low abundance such as endangered species and early invaders. Our study conveys pertinent and timely considerations for future large‐scale monitoring surveys in relationship to environmental change.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,003
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,177 · 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