Choice of DNA extraction method affects DNA metabarcoding of unsorted invertebrate bulk samples
Notice bibliographique
Résumé
Characterisation of freshwater benthic biodiversity using DNA metabarcoding may allow more cost-effective environmental assessments than the current morphological-based assessment methods. DNA metabarcoding methods where sorting or pre-sorting of samples are avoided altogether are especially interesting, since the time between sampling and taxonomic identification is reduced. Due to the presence of non-target material like plants and sediments in crude samples, DNA extraction protocols become important for maximising DNA recovery and sample replicability. We sampled freshwater invertebrates from six river and lake sites and extracted DNA from homogenised bulk samples in quadruplicate subsamples, using a published method and two commercially available kits: HotSHOT approach, Qiagen DNeasy Blood & Tissue Kit and Qiagen DNeasy PowerPlant Pro Kit. The performance of the selected extraction methods was evaluated by measuring DNA yield and applying DNA metabarcoding to see if the choice of DNA extraction method affects DNA yield and metazoan diversity results. The PowerPlant Kit extractions resulted in the highest DNA yield and a strong significant correlation between sample weight and DNA yield, while the DNA yields of the Blood & Tissue Kit and HotSHOT method did not correlate with the sample weights. Metazoan diversity measures were more repeatable in samples extracted with the PowerPlant Kit compared to those extracted with the HotSHOT method or the Blood & Tissue Kit. Subsampling using Blood & Tissue Kit and HotSHOT extraction failed to describe the same community in the lake samples. Our study exemplifies that the choice of DNA extraction protocol influences the DNA yield as well as the subsequent community analysis. Based on our results, low specimen abundance samples will likely provide more stable results if specimens are sorted prior to DNA extraction and DNA metabarcoding, but the repeatability of the DNA extraction and DNA metabarcoding results was close to ideal in high specimen abundance samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».