Finding the pond through the weeds: <scp>eDNA</scp> reveals underestimated diversity of pondweeds
Notice bibliographique
Résumé
Premise of the Study The detection of environmental DNA (eDNA) using high‐throughput sequencing has rapidly emerged as a method to detect organisms from environmental samples. However, eDNA studies of aquatic biomes have focused on surveillance of animal species with less emphasis on plants. Pondweeds are important bioindicators of freshwater ecosystems, although their diversity is underestimated due to difficulties in morphological identification and monitoring. Methods A protocol was developed to detect pondweeds in water samples using atpB‐rbcL and ITS2 markers. The water samples were collected from the Grand River within the rare Charitable Research Reserve, Ontario (RARE). Short fragments were amplified using primers targeting pondweeds, sequenced on an Ion Torrent Personal Genome Machine, and assigned to the taxonomy using a local DNA reference library and GenBank. Results We detected two species earlier documented at the experimental site during ecological surveys (Potamogeton crispus and Stuckenia pectinata) and three species new to the RARE checklist (P. foliosus, S. filiformis, and Zannichellia palustris). Discussion Our targeted approach to track the species composition of pondweeds in freshwater ecosystems revealed underestimation of their diversity. This result suggests that eDNA is an effective tool for monitoring plant diversity in aquatic habitats.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».