An eDNA Assay to Monitor a Globally Invasive Fish Species from Flowing Freshwater
Notice bibliographique
Résumé
Ponto-Caspian gobies are a flock of five invasive fish species that have colonized freshwaters and brackish waters in Europe and North America. One of them, the round goby Neogobius melanostomus, figures among the 100 worst invaders in Europe. Current methods to detect the presence of Ponto-Caspian gobies involve catching or sighting the fish. These approaches are labor intense and not very sensitive. Consequently, populations are usually detected only when they have reached high densities and when management or containment efforts are futile. To improve monitoring, we developed an assay based on the detection of DNA traces (environmental DNA, or eDNA) of Ponto-Caspian gobies in river water. The assay specifically detects invasive goby DNA and does not react to any native fish species. We apply the assay to environmental samples and demonstrate that parameters such as sampling depth, sampling location, extraction protocol, PCR protocol and PCR inhibition greatly impact detection. We further successfully outline the invasion front of Ponto-Caspian gobies in a large river, the High Rhine in Switzerland, and thus demonstrate the applicability of the assay to lotic environments. The eDNA assay requires less time, equipment, manpower, skills, and financial resources than the conventional monitoring methods such as electrofishing, angling or diving. Samples can be taken by untrained individuals, and the assay can be performed by any molecular biologist on a conventional PCR machine. Therefore, this assay enables environment managers to map invaded areas independently of fishermen's' reports and fish community monitorings.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».