Using Environmental DNA to Monitor the Reintroduction Success of the Rhine Sculpin (Cottus rhenanus) in a Restored Stream
Notice bibliographique
Résumé
Freshwaters belong to the most threatened ecosystems with some of the highest rates of species loss. To decrease these high extinction rates, ecological restorations are increasingly applied to restore and maintain the good ecological status of freshwaters. Their ecological status can be determined by assessing the presence of indicator species (e.g. certain fish species), which is called biomonitoring. However, traditional biomonitoring of fish, such as electrofishing, is often challenging and invasive. To augment traditional biomonitoring of fish, the analysis of environmental DNA (eDNA) has recently been proposed as an alternative, sensitive approach. The present study employed this modern approach to monitor the Rhine sculpin (Cottus rhenanus), a fish species that has been reintroduced into a recently restored stream within the Emscher catchment in Germany, in order to validate the success of the applied restorations. We monitored the dispersal of the Rhine sculpin using replicated 12S end-point PCR eDNA surveillance at a fine spatial and temporal scale. In that way, we investigated if eDNA analysis can be applied for freshwater assessments. We also performed traditional electrofishing in one instance to validate our eDNA-based approach. We could track the dispersal of the Rhine sculpin and showed a higher dispersal potential of the species than we assumed. We validated the species’ dispersal across a potential dispersal barrier via eDNA detection and showed a steep increase of positive detections once the reintroduced population had established. In contrast to that, false negative eDNA results occurred at early reintroduction stages. Our results show that eDNA detection can be used to validate and monitor reintroductions and to contribute to the assessment and modelling of ecological status of streams.
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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) | 0,000 | 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 ».