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Enregistrement W2980835560 · doi:10.1002/edn3.35

Comparing eDNA metabarcoding and species collection for documenting Arctic metazoan biodiversity

2019· article· en· W2980835560 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental DNA · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiFisheries and Oceans CanadaUniversité Laval
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaChurchill Northern Studies CentreArcticNet
Mots-clésEnvironmental DNABiodiversityArcticEcologyPhylumSpecies richnessBiologyInvertebrateBeta diversityMarine biodiversityDNA barcodingPelagic zoneFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Arctic biodiversity has long been poorly documented and is now facing rapid transformations due to ongoing climate change and other impacts, including shipping activities. These changes are placing marine coastal invertebrate communities at greater risk, especially in sensitive areas such as commercial ports. Preserving biodiversity is a significant challenge, going far beyond the protection of charismatic species and involving suitable knowledge of the spatiotemporal organization of species. Therefore, knowledge of alpha, beta, and gamma biodiversity is of great importance to achieve this objective, particularly when partnered with new cost‐effective approaches to monitor biodiversity. Method and results This study compares metabarcoding of COI mitochondrial and 18S rRNA genes from environmental DNA (eDNA) water samples with standard invertebrate species collection methods to document community patterns at multiple spatial scales. Water samples (250 ml) were collected at three different depths within three Canadian Arctic ports: Churchill, MB; Iqaluit, NU; and Deception Bay, QC. From these samples, 202 genera distributed across more than 15 phyla were detected using eDNA metabarcoding, of which only 9%–15% were also identified through species collection at the same sites. Significant differences in taxonomic richness and community composition were observed between eDNA and species collections at both local and regional scales. This study shows that eDNA dispersion in the Arctic Ocean reduces beta diversity in comparison with species collections while emphasizing the importance of pelagic life stages for eDNA detection. Conclusion The study also highlights the potential of eDNA metabarcoding to assess large‐scale Arctic marine invertebrate diversity while emphasizing that eDNA and species collection should be considered as complementary tools to provide a more holistic picture of coastal marine invertebrate communities.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,173 · 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