DNA metabarcoding reveals metacommunity dynamics in a threatened boreal wetland wilderness
Notice bibliographique
Résumé
The complexity and natural variability of ecosystems present a challenge for reliable detection of change due to anthropogenic influences. This issue is exacerbated by necessary trade-offs that reduce the quality and resolution of survey data for assessments at large scales. The Peace-Athabasca Delta (PAD) is a large inland wetland complex in northern Alberta, Canada. Despite its geographic isolation, the PAD is threatened by encroachment of oil sands mining in the Athabasca watershed and hydroelectric dams in the Peace watershed. Methods capable of reliably detecting changes in ecosystem health are needed to evaluate and manage risks. Between 2011 and 2016, aquatic macroinvertebrates were sampled across a gradient of wetland flood frequency, applying both microscope-based morphological identification and DNA metabarcoding. By using multispecies occupancy models, we demonstrate that DNA metabarcoding detected a much broader range of taxa and more taxa per sample compared to traditional morphological identification and was essential to identifying significant responses to flood and thermal regimes. We show that family-level occupancy masks high variation among genera and quantify the bias of barcoding primers on the probability of detection in a natural community. Interestingly, patterns of community assembly were nearly random, suggesting a strong role of stochasticity in the dynamics of the metacommunity. This variability seriously compromises effective monitoring at local scales but also reflects resilience to hydrological and thermal variability. Nevertheless, simulations showed the greater efficiency of metabarcoding, particularly at a finer taxonomic resolution, provided the statistical power needed to detect change at the landscape scale.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».