A novel approach for tracing mycophagous small mammals and documenting their fungal diets
Notice bibliographique
Résumé
We developed a method combining passive baiting (animals that are not trapped) with DNA meta-barcoding of the feces acquired, to study fungi in the diet of small mammals. Mammal and fungal species were identified using genomic DNA of 596 fecal samples collected in five regions of the eastern Canadian boreal forest. For identification of the small mammal species, the cytochrome b region was used. A total of eight species of small mammals displayed hypogeous fungi consumption, with northern flying squirrels (Glaucomys sabrinus) and red-backed voles (Myodes gapperi) as the top consumers. For identification of their fungal diets, the ribosomal internal transcribed spacer (ITS) region was used. We recovered 722 taxa of Ascomycota, 429 Basidiomycota, 81 Zygomycota, 4 Chytridiomycota, 1 Glomeromycota, and 44 unidentified fungal taxa. Of these, 28 were hypogeous sequestrate fungi (underground fructification), which presumably are dug out by small mammals for consumption. Otherwise, for the remaining fungi [epigeous (above ground fructification) or microscopic fungal species], it is unclear which ones are selected by the animal as a dietary source or result from incidental contamination. Our paper presents a promising approach for tracing mycophagy in small mammals, and our results suggest that fungal diversity is important for the diet of some small mammals.
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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 | 0,000 |
| 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 ».