Fish community assessment with eDNA metabarcoding: effects of sampling design and bioinformatic filtering
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.
Notice bibliographique
Résumé
Species richness is a metric of biodiversity that represents the number of species present in a community. Traditional fisheries assessments that rely on capture of organisms often underestimate true species richness. Environmental DNA (eDNA) metabarcoding is an alternative tool that infers species richness by collecting and sequencing DNA present in the ecosystem. Our objective was to determine how spatial distribution of samples and “bioinformatic stringency” affected eDNA-metabarcoding estimates of species richness compared with capture-based estimates in a 2.2 ha reservoir. When bioinformatic criteria required species to be detected only in a single sample, eDNA metabarcoding detected all species captured with traditional methods plus an additional 11 noncaptured species. However, when we required species to be detected with multiple markers and in multiple samples, eDNA metabarcoding detected only seven of the captured species. Our analysis of the spatial patterns of species detection indicated that eDNA was distributed relatively homogeneously throughout the reservoir, except near the inflowing stream. We suggest that interpretation of eDNA metabarcoding data must consider the potential effects of water body type, spatial resolution, and bioinformatic stringency.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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.
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