Estimating fish abundance and biomass from <scp>eDNA</scp> concentrations: variability among capture methods and environmental conditions
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Notice bibliographique
Résumé
Environmental DNA (eDNA) promises to ease noninvasive quantification of fish biomass or abundance, but its integration within conservation and fisheries management is currently limited by a lack of understanding of the influence of eDNA collection method and environmental conditions on eDNA concentrations in water samples. Water temperature is known to influence the metabolism of fish and consequently could strongly affect eDNA release rate. As water temperature varies in temperate regions (both seasonally and geographically), the unknown effect of water temperature on eDNA concentrations poses practical limitations on quantifying fish populations using eDNA from water samples. This study aimed to clarify how water temperature and the eDNA capture method alter the relationships between eDNA concentration and fish abundance/biomass. Water samples (1 L) were collected from 30 aquaria including triplicate of 0, 5, 10, 15 and 20 Brook Charr specimens at two different temperatures (7 °C and 14 °C). Water samples were filtered with five different types of filters. The eDNA concentration obtained by quantitative PCR (qPCR) varied significantly with fish abundance and biomass and types of filters (mixed-design ANOVA, P < 0.001). Results also show that fish released more eDNA in warm water than in cold water and that eDNA concentration better reflects fish abundance/biomass at high temperature. From a technical standpoint, higher levels of eDNA were captured with glass fibre (GF) filters than with mixed cellulose ester (MCE) filters and support the importance of adequate filters to quantify fish abundance based on the eDNA method. This study supports the importance of including water temperature in fish abundance/biomass prediction models based on eDNA.
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Prédiction distillée sur la base complète
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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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 découle