Environmental DNA Barcode Sequence Capture: Targeted, PCR-free Sequence Capture for Biodiversity Analysis from Bulk Environmental Samples
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Environmental DNA analysis using PCR amplified marker genes has been a key application of high-throughput sequencing (HTS). However, PCR bias is a major drawback to gain accurate qualitative and quantitative biodiversity data. We developed a PCR-free approach using enrichment baits for species-specific mitochondrial cytochrome c oxidase 1(COI) DNA barcodes. The sequence capture was tested on species-rich bulk terrestrial and aquatic benthic samples. Hybridization capture recovered an average of 6 and 4.7 more arthropod orders than amplicon sequencing for terrestrial and benthic samples, respectively. For the terrestrial sample, the four most abundant arthropod orders comprised 94.0% of the sample biomass. These same four orders comprised 95.5% and 97.5% of the COI sequences recovered by amplification and capture, respectively. Hybridization capture recovered three arthropod orders that were detected by biomass analysis, but not by amplicon sequencing and two other insect orders that were not detected by either biomass or amplicon methods. These results indicate the advantage of using sequence capture for a more accurate analysis of biodiversity in bulk environmental samples. The protocol can be easily customized to other DNA barcode markers or gene regions of interest for a wide range of taxa or for a specific target group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».