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Enregistrement W2783143970 · doi:10.1111/fwb.13220

Scaling up <scp>DNA</scp> metabarcoding for freshwater macrozoobenthos monitoring

2018· article· en· W2783143970 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésEnvironmental DNAWorkflowBiologyDNA sequencingIllumina dye sequencingDNA extractionSample (material)InvertebrateMetagenomicsComputational biologyEcologyComputer scienceBiodiversityDNAGeneticsPolymerase chain reactionDatabaseGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The viability of DNA metabarcoding for assessment of freshwater macrozoobenthos has been demonstrated over the recent years. The method has matured to a stage where it can be applied to monitoring at a large scale, keeping pace with increased high‐throughput sequencing capacity. However, workflows and sample tagging need to be optimised to accommodate for hundreds of samples within a single sequencing run. Here, we conceptualise a streamlined metabarcoding workflow, in which samples are processed in 96‐well plates. Each sample is replicated starting with tissue extraction. Negative and positive controls are included to ensure data reliability. With our newly developed fusion primer sets for the BF 2 + BR 2 primer pair up to three 96‐well plates (288 wells) can be uniquely tagged for a single Illumina sequencing run. By including Illumina indices, tagging can be extended to thousands of samples. We hope that our metabarcoding workflow will be used as a practical guide for future large‐scale biodiversity assessments involving freshwater invertebrates. However, as this is just one possible metabarcoding approach, we hope this article will stimulate discussion and publication of alternatives and extensions to this method.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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