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Enregistrement W3009315083 · doi:10.1002/edn3.76

Validating environmental DNA metabarcoding for marine fishes in diverse ecosystems using a public aquarium

2020· article· en· W3009315083 sur OpenAlexafffundabout
Kevin C. Morey, Timothy Bartley, Robert Hanner

Notice bibliographique

RevueEnvironmental DNA · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationOntario Genomics InstituteGenome Canada
Mots-clésEnvironmental DNABiodiversityEcologyBiologyEcosystemMarine ecosystemKey (lock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Environmental DNA metabarcoding has been widely touted as a powerful tool for monitoring biodiversity in marine ecosystems. However, this method still requires thorough validation and standardization before it can be widely applied for ecological monitoring. The potential utility of environmental DNA metabarcoding is greatest in systems with high levels of diversity, yet environmental DNA metabarcoding has typically been validated in closed systems with relatively low levels of diversity. Additionally, the use of a multiple marker approach has been minimally explored under controlled, closed systems in the literature. Using a pilot study, we assess the ability of eDNA metabarcoding to capture biodiversity in a highly diverse closed system at the Ripley's Aquarium of Canada in Toronto, Ontario. Our pilot study highlights several key knowledge gaps that must be addressed before metabarcoding can be employed for widespread use in ecological monitoring. We found that environmental DNA metabarcoding recovered just over 50% of target species and 80% of target genera within a closed marine system containing 107 species and 44 genera using previously published markers for COI, 12S, and 16S. Additionally, COI and 12S were found to identify fewer target species than 16S, with COI generating the most off‐target identifications, but maximum detection success was achievable by combining all three markers. We discuss numerous key limitations which currently present barriers to the application of eDNA metabarcoding for studying highly diverse marine systems. These include marker selection, data validation and confidence, and the complexity of abundant and diverse novel systems. This study highlights important, yet incompletely resolved, challenges of environmental DNA metabarcoding for the detection of marine fishes in a diverse closed system environment using a multiple marker approach.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,169 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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