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Enregistrement W3031983174 · doi:10.1002/edn3.89

60 specific eDNA qPCR assays to detect invasive, threatened, and exploited freshwater vertebrates and invertebrates in Eastern Canada

2020· article· en· W3031983174 sur OpenAlexaffabout
Cécilia Hernandez, Bérénice Bougas, Perreault-Payette Alysse, Anouk Simard, Guillaume Côté, Louis Bernatchez

Notice bibliographique

RevueEnvironmental DNA · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThreatened speciesEnvironmental DNABiologyInvasive speciesInvertebrateEcologyTaqManEndangered speciesFisheryZoologyHabitatBiodiversityPolymerase chain reaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Practical applications of environmental DNA (eDNA) are in exponential expansion, especially for the assessment and monitoring of freshwater metazoans. Because eDNA sampling and analysis is noninvasive, it improves the detection of threatened, invasive, and exploited species for which monitoring may be challenging. Species detection efforts using a combination of eDNA and qPCR have been highly successful and, as a result, their use in species monitoring is expanding rapidly. We developed qPCR primers and probes in order to monitor many invasive, threatened, or exploited aquatic species as part of various monitoring eDNA projects in the province of Québec, Canada. Here, we present a total of 60 species‐specific qPCR assays (including PCR protocols, primers, and TaqMan probes sequences) developed for the detection of 45 fishes, six amphibians, five reptiles, two mollusks, and two crustaceans. These comprised nine and 27 species, respectively, listed as invasive and threatened in Eastern Canada. These resources should be of broad usefulness not only for monitoring studies based in Québec but throughout the geographic range of the targeted species in North America.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,155 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations80
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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