Enhancing DNA metabarcoding performance and applicability with bait capture enrichment and DNA from conservative ethanol
Notice bibliographique
Résumé
Metabarcoding is often presented as an alternative identification tool to compensate for coarse taxonomic resolution and misidentification encountered with traditional morphological approaches. However, metabarcoding comes with two major impediments which slow down its adoption. First, the picking and destruction of organisms for DNA extraction are time and cost consuming and do not allow organism conservation for further evaluations. Second, current metabarcoding protocols include a PCR enrichment step which induces errors in the estimation of species diversity and relative biomasses. In this study, we first evaluated the capacity of capture enrichment to replace PCR enrichment using controlled freshwater macrozoobenthos mock communities. Then, we tested if DNA extracted from the fixative ethanol (etDNA) of the same mock communities can be used as an alternative to DNA extracted from pools of whole organisms (bulk DNA). We show that capture enrichment provides more reliable and accurate representation of species occurrences and relative biomasses in comparison with PCR enrichment for bulk DNA. While etDNA does not permit to estimate relative biomasses, etDNA and bulk DNA provide equivalent species detection rates. Thanks to its robustness to mismatches, capture enrichment is already an efficient alternative to PCR enrichment for metabarcoding and, if coupled to etDNA, is a time-saver option in studies where presence information only is sufficient.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».