Optimizing extraction and targeted capture of ancient environmental DNA for reconstructing past environments using the PalaeoChip Arctic-1.0 bait-set
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sedimentary ancient DNA (sedaDNA) has been established as a viable biomolecular proxy for tracking taxon presence through time in a local environment, even in the total absence of surviving tissues. SedaDNA is thought to survive through mineral binding, facilitating long-term biomolecular preservation, but also challenging DNA isolation. Two common limitations in sedaDNA extraction are the carryover of other substances that inhibit enzymatic reactions, and the loss of authentic sedaDNA when attempting to reduce inhibitor co-elution. Here, we present a sedaDNA extraction procedure paired with targeted enrichment intended to maximize DNA recovery. Our procedure exhibits a 7.7–19.3x increase in on-target plant and animal sedaDNA compared to a commercial soil extraction kit, and a 1.2–59.9x increase compared to a metabarcoding approach. To illustrate the effectiveness of our cold spin extraction and PalaeoChip capture enrichment approach, we present results for the diachronic presence of plants and animals from Yukon permafrost samples dating to the Pleistocene-Holocene transition, and discuss new potential evidence for the late survival (~9700 years ago) of mammoth ( Mammuthus sp. ) and horse ( Equus sp. ) in the Klondike region of Yukon, Canada. This enrichment approach translates to a more taxonomically diverse dataset and improved on-target sequencing.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».