Advancing the use of molecular methods for routine freshwater macroinvertebrate biomonitoring – the need for calibration experiments
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade, steady advancements have been made in the use of DNA-based methods for detection of species in a wide range of ecosystems. This progress has culminated in molecular monitoring methods being employed for the detection of several species for enforceable management purposes of endangered, invasive, and illegally harvested species worldwide. However, the routine application of DNA-based methods to monitor whole communities (typically a metabarcoding approach) in order to assess the status of ecosystems continues to be limited. In aquatic ecosystems, the limited use is particularly true for macroinvertebrate communities. As part of the DNAqua-Net consortium, a structured discussion was initiated with the aim to identify potential molecular methods for freshwater macroinvertebrate community assessment and identify important knowledge gaps for their routine application. We focus on three complementary DNA sources that can be metabarcoded: 1) DNA from homogenised samples (bulk DNA), 2) DNA extracted from sample preservative (fixative DNA), and 3) environmental DNA (eDNA) from water or sediment. We provide a brief overview of metabarcoding macroinvertebrate communities from each DNA source and identify challenges for their application to routine monitoring. To advance the utilisation of DNA-based monitoring for macroinvertebrates, we propose an experimental design template for a series of methodological calibration tests. The template compares sources of DNA with the goal of identifying the effects of molecular processing steps on precision and accuracy. Furthermore, the same samples will be morphologically analysed, which will enable the benchmarking of molecular to traditional processing approaches. In doing so we hope to highlight pathways for the development of DNA-based methods for the monitoring of freshwater macroinvertebrates.
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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 | 0,001 | 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 ».