Metabarcoding unsorted kick‐samples facilitates macroinvertebrate‐based biomonitoring with increased taxonomic resolution, while outperforming environmental DNA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While previous studies have highlighted the potential of DNA‐based methods for the biomonitoring of freshwater macroinvertebrates, a limited number have investigated homogenization of bulk samples that include debris, in order to reduce sample‐processing costs. This study explores the use of several DNA‐based survey methods for water quality and biodiversity assessment in South Africa, comparing morphological and molecular‐based identification of freshwater macroinvertebrates at the family level and the level of molecular operational taxonomic units (mOTUs). Seven sites were studied across three rivers with four different sample types collected per site: a standard SASS biomonitoring sample split into a picked sample (also used for morphological identification) and a leftover debris sample; a more intensive‐search comprehensive sample; and a filtered water eDNA sample. DNA‐based methods recovered higher diversity than morphology, but did not always recover the same taxa, even at the family level. Regardless of the differences in SASS taxon scores, most DNA‐based methods, except a few eDNA samples, returned the same water quality assessment category as the standard morphology‐based assessment. Homogenized comprehensive samples recovered more freshwater invertebrate diversity than all other methods, suggesting the standardized SASS method overlooks taxa. The eDNA samples recovered more diversity than any other method; however, 90% of the reads were nontarget and as a result eDNA recovered the lowest target (macroinvertebrate) diversity. However, eDNA did find some target taxa that all other methods failed to detect. This study shows that unsorted bulk samples have the potential to be used for water quality biomonitoring, providing higher diversity estimates for macroinvertebrates than either SASS picked or eDNA samples. These results also show the value of incorporating DNA‐based approaches into existing South African metrics, providing additional taxonomic resolution to develop more refined metrics for biodiversity management.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».