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Enregistrement W3042955623 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-16933

Quantification of past arctic herbivore populations from ancient sedimentary DNA by hybridization capture enrichment, metabarcoding, and droplet digital PCR

2020· article· en· W3042955623 sur OpenAlexaff
Peter A. Seeber, Ulrike Herzschuh, Beth Shapiro, Hendrik N. Poinar, Duane Froese, Laura S. Epp

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerbivoreBiodiversityAncient DNABiologyEcosystemDigital polymerase chain reactionEcologyEnvironmental DNAAbundance (ecology)Polymerase chain reactionGeneGeneticsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic is currently experiencing dramatic ecosystem changes with immediate effects on biodiversity. Sedimentary ancient DNA is a unique and valuable source of information on ecosystem changes over a long temporal scale. Understanding these past changes may help predict the relative impacts of climate change, herbivory, and anthropogenic effects on present ecosystems. In the BiodivERsA project “Future ArcTic Ecosystems” (FATE), we aim to assess changes in past herbivore abundance over large spatial (circumarctic) and temporal (Last Glacial Maximum until today) scales using three (semi-)quantitative methods on sedimentary ancient DNA of plants, herbivores, and herbivore proxies (i.e. coprophilous fungi and parasites) – metabarcoding, hybridization capture enrichment, and droplet digital PCR (ddPCR). Metabarcoding was applied to DNA of plants and also of coprophilous fungi as proxies of herbivore abundance. This approach is an established and important tool for assessing biodiversity from recent environmental DNA; however, quantification of specific taxa may be complicated due to inherent methodological biases (e.g. amplification efficiency due to primer bias), and our current understanding of the factors affecting potential quantification by metabarcoding is still limited. Moreover, ancient DNA is highly fragmented, which may prevent PCR amplification altogether. As an alternative, target enrichment by hybridization capture is a method that does not depend on target PCR amplification and is typically not affected by DNA fragmentation. Furthermore, hybridization capture can be used to target numerous genetic markers of a vast range of highly diverse taxa. We are using hybridization capture to enrich DNA of a range of herbivore species and numerous proxy organisms. Metabarcoding and hybridization capture can be applied to a vast taxonomic range and may be used quantitatively based on relative sequencing read abundance; however, the respective read abundance may be confounded by random and systematic errors and other biases. We are therefore using an additional quantification method – ddPCR – on several selected taxa, which is taxon-specific but facilitates highly accurate quantification of template DNA molecules in a given sample. The combined taxonomic and quantitative results of these three approaches are used to generate highly resolved datasets on past vegetation and herbivores, which allows us to reconstruct past vegetation changes over large spatial (circumarctic) and temporal (Last Glacial Maximum until today) scales. Detailed inferences on herbivore abundance and reconstructing past ecological conditions may be important for ecosystem management and conservation in the face of accelerating changes in Arctic ecosystems due to global climate change.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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