Caged fish experiment and hydrodynamic bidimensional modeling highlight the importance to consider 2D dispersion in fluvial environmental DNA studies
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The analysis of environmental DNA (eDNA) is a powerful tool to increase the efficiency of species detection and monitoring in aquatic ecosystems. Yet, several points remain to be clarified in order to estimate with better precision the distribution and abundance of targeted species, such as the dispersion and dilution of eDNA in large lotic systems. This study aimed to document the dispersion patterns of eDNA in the St. Lawrence River, the largest fluvial system in eastern North America. Caged Brown trout ( Salmo trutta ) were placed in two different water masses present in this part of the river, the Ottawa River, and water from the outlet of the Laurentian Great Lakes. eDNA detection of the caged fish was performed for two days following cage removal at 53 sampling stations located at 500 upstream, and 10, 100, 500, 1,000, and 5,000 m downstream from the cages. Quantitative PCR analysis using a Brown trout specific assay revealed a positive detection only at downstream stations and up to 5,000 m. To further investigate patterns of dispersion, the relative concentrations of eDNA were predicted using a bidimensional hydrodynamic model, calibrated for downstream advection and lateral mixing of particles ( i.e ., quantification of 2D dispersion). The detection and the quantities of eDNA obtained by qPCR analyses were compared with the model predictions. Our model which predicts a low lateral mixing and a downstream flow in direct line from the eDNA source best fits the results. We discuss how such studies can improve our capacity to produce more precise estimates of species abundance and distribution in order to better interpret eDNA signals in large lotic systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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.
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 découle