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Enregistrement W3090589826 · doi:10.1002/edn3.139

Hidden introductions of freshwater red algae via the aquarium trade exposed by DNA barcodes

2020· article· en· W3090589826 sur OpenAlexaff
Shing H. Zhan, Tsai‐Yin Hsieh, L. S. Yeh, Ting‐Chun Kuo, Shoichiro Suda, Shao‐Lun Liu

Notice bibliographique

RevueEnvironmental DNA · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology, Taiwan
Mots-clésDNA barcodingBiodiversityBiologyAlgaeFreshwater ecosystemEcologyAquatic ecosystemFisheryEcosystemGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The global aquarium trade can introduce non‐native invasive freshwater organisms, which can impact local aquatic ecosystems and their biodiversity. It is unassessed whether the aquarium trade spreads freshwater red macroalgae that hitchhike on ornamental aquatic plants and animals. We investigated this via a broad biodiversity survey and genetic analysis of freshwater red algae in the field and aquarium shops in East Asia. Using rbc L‐based DNA barcoding, we surveyed 125 samples from 46 field sites and 88 samples from 53 aquarium shops (213 samples in total) mostly across Taiwan—a key hub in the global aquarium trade—as well as in Hong Kong, Okinawa (Japan), the Philippines, and Thailand. We augmented our rbc L sequences with GenBank rbc L sequences that represent 40 additional countries globally. We found 26 molecular operational taxonomic units (mOTUs), some of which are cryptic, in Taiwan. Phylogeographical analysis revealed three potential introduced mOTUs, which exhibit no local genetic variation in Taiwan and are distributed across continents. Also, we posit that aquaria may serve as an unintentional ex situ conservation site for freshwater red algae that are vulnerable to water pollution due to anthropogenic disturbances. Collectively, these data suggest that freshwater red algae have been hitchhiking and dispersed via the aquarium trade, an important and overlooked mechanism of introduction of the organisms across the globe.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,165 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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