Comparison of eDNA and traditional troglofauna sampling methods
Notice bibliographique
Résumé
Environmental DNA (eDNA) and metabarcoding have recently been combined with the aim of detecting species through the small amounts of DNA animals shed into the environment. The technique has successfully been applied in the biomonitoring of vertebrates and decapods and, in a collaborative project with the Trace and Environmental DNA laboratory, Curtin University, we tested its utility in troglofauna sampling. Traditional troglofauna surveys have low yields and consequently, provide limited information about species’ ranges. The ability to detect more occurrences of a species and better define the species’ range by combining traditional troglofauna sampling and eDNA is very exciting. The study area we used is in the central Pilbara and prior survey of the area had documented a moderate troglofauna community. We collected 147 samples from 74 drill holes that comprised 58 scrapes samples, 75 litter trap samples and 14 water samples. Pairs of scrape and water samples were collected from each drill hole, with one set sent for morphological identification and the second set frozen for metabarcoding. A pair of water samples comprised lowering a bailer down the drill hole, retrieving 1 L of water from the top of the water column (for eDNA) after which stygofauna net haul sampling was undertaken. Trap samples collected 124 troglofauna specimens, scrapes 37 troglofauna and net hauls two species of stygofauna and no troglofauna; troglofaunal groups collected include cockroaches, diptera, bugs, schizomids, millipedes, pseudoscorpions, palpigrads, isopods, beetles, silverfish, pauropods and symphylans. Surface species were abundant in the traps (7,760 specimens) and present in most scrapes (81 specimens); they mostly comprised mites and collembola, with lower numbers of flies and ants. The high diversity of animals collected and inevitable human contamination could be expected to pose significant hurdles to use of eDNA. The preliminary eDNA results are compared with the results of traditional sampling.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».