Benthic monitoring of salmon farms in Norway using foraminiferal metabarcoding
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Notice bibliographique
Résumé
The rapid growth of the salmon industry necessitates the development of fast and accurate tools to assess its environmental impact. Macrobenthic monitoring is commonly used to measure the impact of organic enrichment associated with salmon farm activities. However, classical benthic monitoring can hardly answer the rapidly growing demand because the morphological identification of macro-invertebrates is time-consuming, expensive and requires taxonomic expertise. Environmental DNA (eDNA) metabarcoding of meiofauna-sized organisms, such as Foraminifera, was proposed to overcome the drawbacks of macrofauna-based benthic monitoring. Here, we tested the application of foraminiferal metabarcoding to benthic monitoring of salmon farms in Norway. We analysed 140 samples of eDNA and environmental RNA (eRNA) extracted from surface sediment samples collected at 4 salmon farming sites in Norway. We sequenced the variable region 37f of the 18S rRNA gene specific to Foraminifera. We compared our data to the results of macrofaunal surveys of the same sites and tested the congruence between various diversity indices inferred from metabarcoding and morphological data. The results of our study confirm the usefulness of Foraminifera as bioindicators of organic enrichment associated with salmon farming. The foraminiferal diversity increased with the distance to fish cages, and metabarcoding provides an assessment of the ecological quality comparable to the morphological analyses. The foraminiferal metabarcoding approach appears to be a promising alternative to classical benthic monitoring, providing a solution to the morpho-taxonomic bottleneck of macrofaunal surveys.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découle