Challenges for assessing vertebrate diversity in turbid Saharan water-bodies using environmental DNA
Notice bibliographique
Résumé
The Sahara desert is the largest warm desert in the world and a poorly explored area. Small water-bodies occur across the desert and are crucial habitats for vertebrate biodiversity. Environmental DNA (eDNA) is a powerful tool for species detection and is being increasingly used to conduct biodiversity assessments. However, there are a number of difficulties with sampling eDNA from such turbid water-bodies and it is often not feasible to rely on electrical tools in remote desert environments. We trialled a manually powered filtering method in Mauritania, using pre-filtration to circumvent problems posed by turbid water in remote arid areas. From nine vertebrate species expected in the water-bodies, four were detected visually, two via metabarcoding, and one via both methods. Difficulties filtering turbid water led to severe constraints, limiting the sampling protocol to only one sampling point per study site, which alone may largely explain why many of the expected vertebrate species were not detected. The amplification of human DNA using general vertebrate primers is also likely to have contributed to the low number of taxa identified. Here we highlight a number of challenges that need to be overcome to successfully conduct metabarcoding eDNA studies for vertebrates in desert environments in Africa.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».