Detection of freshwater mussels (Unionidae) using environmental DNA in riverine systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental DNA (eDNA) methods are being developed for use in conservation biology to improve upon conventional species survey techniques. Validation of eDNA methods in different environmental contexts is required if they are to be widely adopted. One potential application of eDNA methods is for the detection of freshwater mussels (Bivalvia: Unionidae), which are among the most imperiled species in North America. Conventional unionid survey methods are highly invasive and can be difficult to conduct due to issues with morphological identification and their cryptic use of habitat. eDNA methods can potentially provide a non‐invasive, extremely specific, and highly sensitive alternative. Here, we examine the effectiveness of eDNA methods at detecting an imperiled unionid, the wavy‐rayed lampmussel (Lampsilis fasciola), in lotic systems with moderate discharge. We developed a novel qPCR assay for the detection of L. fasciola eDNA, which included a custom internal positive control to check for PCR inhibition. We used different experimental densities of caged L. fasciola specimens as a point source of eDNA within two rivers of the Grand River watershed in Southern Ontario. Sampling occurred at set distances downstream of the cage using purpose‐built sampling equipment. Detection was obtained at the cage (i.e., point of eDNA shedding) but not downstream at distances ≥10 m during stream discharges of approximately 1,632–2,332 L/s. The results indicate that eDNA is diluted rapidly in rivers with moderate discharge and that high‐resolution spatial sampling efforts may be necessary to obtain meaningful eDNA‐based distribution data of unionids, and other sessile organisms, present at low density in lotic systems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».