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Enregistrement W2944768417 · doi:10.1139/cjfas-2018-0263

Variation in inhibitor effects on qPCR assays and implications for eDNA surveys

2019· article· en· W2944768417 sur OpenAlexvenueno aff
Richard F. Lance, Xin‐Yuan Guan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineer Research and Development CenterU.S. Environmental Protection AgencyU.S. Department of Defense
Mots-clésHypophthalmichthysEnvironmental DNABiologyPolymerase chain reactionDNAPhylogenetic treeSilver carpGeneticsGeneEcologyFish <Actinopterygii>FisheryBiodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aquatic environmental DNA (eDNA) surveys are sometimes impacted by polymerase chain reaction (PCR) inhibitors. We tested varying concentrations of different inhibitors (humic, phytic, and tannic acids; crude leaf extracts) for impacts on quantitative PCR (qPCR) assays designed for eDNA surveys of bighead and silver carp (Hypophthalmichthys nobilis and Hypophthalmichthys molitrix). We also tested for inhibition by high concentrations of exogenous DNA, hypothesizing that DNA from increasingly closely related species would be increasingly inhibitory. All tested inhibitors impacted qPCR, though only at very high concentrations — likely a function, in part, of having used an inhibitor-resistant qPCR solution. Closer phylogenetic relatedness resulted in inhibition at lower exogenous DNA concentrations, but not at relatively close phylogenetic scales. Inhibition was also influenced by the qPCR reporter dye used. Importantly, different qPCR assays responded differently to the same inhibitor concentrations. Implications of these results are that the inclusion of more than one assay for the same target taxa in an eDNA survey may be an important countermeasure against false negatives and that internal positive controls may not, in the absence of efforts to maximize inhibition compatibility, provide useful information about the inhibition of an eDNA assay.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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