Validation of environmental DNA (eDNA) as a detection tool for at‐risk freshwater pearly mussel species (Bivalvia: Unionidae)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Documenting the occurrence and habitat occupancy of rare aquatic species is an ongoing challenge for conservation. Characterization of environmental DNA (eDNA) from bulk water samples has emerged as a powerful tool to infer species presence or absence without the need to observe or handle organisms. Previous eDNA studies have yet to develop species‐specific markers that target taxa with many potentially sympatric confamilials. Forty‐one freshwater pearly mussel species (Unionidae) are found in southern Ontario, Canada, with many of these listed as threatened, endangered, or of conservation concern; however, locating populations for protection can be challenging owing to morphological crypsis and species scarcity. Species‐specific eDNA markers were developed to target four unionid species. Following in silico and in vitro validation, markers were validated in the field by comparing eDNA results from water samples to detections based on quadrat sampling. Target species were detected by eDNA sampling at all sites where they had previously been located by quadrat sampling. The paired sampling design showed that species‐specific markers can be designed even within speciose families, and that eDNA detection of mussels is at least as sensitive as quadrat sampling. Furthermore, detection probabilities were not affected by sampling depth, and eDNA concentrations were positively correlated with mussel densities. These findings confirm that eDNA assays are a valuable complement to traditional methods for locating and managing imperilled unionid populations.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».