Variations in terrestrial arthropod DNA metabarcoding methods recovers robust beta diversity but variable richness and site indicators
Notice bibliographique
Résumé
Terrestrial arthropod fauna have been suggested as a key indicator of ecological integrity in forest systems. Because phenotypic identification is expert-limited, a shift towards DNA metabarcoding could improve scalability and democratize the use of forest floor arthropods for biomonitoring applications. The objective of this study was to establish the level of field sampling and DNA extraction replication needed for arthropod biodiversity assessments from soil. Processing 15 individually collected soil samples recovered significantly higher median richness (488-614 sequence variants) than pooling the same number of samples (165-191 sequence variants) prior to DNA extraction, and we found no significant richness differences when using 1 or 3 pooled DNA extractions. Beta diversity was robust to changes in methodological regimes. Though our ability to identify taxa to species rank was limited, we were able to use arthropod COI metabarcodes from forest soil to assess richness, distinguish among sites, and recover site indicators based on unnamed exact sequence variants. Our results highlight the need to continue DNA barcoding local taxa during COI metabarcoding studies to help build reference databases. All together, these sampling considerations support the use of soil arthropod COI metabarcoding as a scalable method for biomonitoring.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».