Evaluating the efficacy of sample collection approaches and DNA metabarcoding for identifying the diversity of plants utilized by nectivorous bats
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we evaluated the efficacy of sample collection approaches and DNA metabarcoding to identify plants utilized by nectivorous bats. Samples included guano collected from beneath bat roosts and pollen-swabs from bat fur, both of which were subjected to DNA metabarcoding and visual identification of pollen (microscopy) to measure plant diversity. Our objectives were to determine whether DNA metabarcoding could detect likely food plants of nectivorous bats, whether sample types would produce different estimates of plant diversity, and to compare results of DNA metabarcoding to visual identification. Visual identification found that 99% of pollen was from Agave, which is thought to be the bats' main food source. The dominant taxon found by metabarcoding was also Agavoideae, but a broader diversity of plant species was also detected, many of which are likely "by-catch" from the broader environment. Metabarcoding outcomes differed between sample types, likely because pollen-swabs measured the plant species visited by bats and guano samples measured all items consumed in the bat's diet, even those that were not pollen or nectar. Overall, metabarcoding is a powerful, high-throughput tool to understand bat ecology and species interactions, but careful analysis of results is necessary to derive accurate ecological conclusions.
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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 | 0,045 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».