Biotic signals associated with benthic impacts of salmon farms from eDNA metabarcoding of sediments
Notice bibliographique
Résumé
Environmental DNA (eDNA) metabarcoding can rapidly characterize the composition and diversity of benthic communities. As such, it has high potential utility for routine environmental assessments of benthic impacts of marine finfish farming. In this study, 126 sediment grab samples from 42 stations were collected along an organic enrichment gradient at six salmon farms in British Columbia, Canada, and benthic biotic community changes were assessed by both eDNA metabarcoding of metazoans and macrofaunal polychaete surveys. The latter was done by analyzing 11,466 individuals using a combination of morpho-taxonomy and DNA barcoding. Study objectives were to: (1) compare biotic signals associated with benthic impacts of salmon farming in the two data types; and (2) identify potential eDNA indicators to facilitate eDNA-based monitoring in Canada. Across both data types, alpha diversity parameters were reduced in sediments near fish cage edge and were negatively correlated with pore-water sulphide concentration. Presence/absence of known indicator taxon Capitella generally agreed well between the two methods despite that they differed in both the volume of sediment sampled and the molecular marker used. In eDNA data, there was a strong negative correlation between Nematoda OTU richness and pore-water sulphide concentration, and multiple approaches were used to identify OTUs related to organic enrichment statuses. We demonstrate that eDNA metabarcoding generates biotic signals that could be leveraged for environmental assessment of benthic impacts of fish farms in multiple ways: both alpha diversity and Nematoda OTU richness could be used to assess the spatial extent of impact, and OTUs related to organic enrichment could be used to develop a local biotic index.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».