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Enregistrement W3094485178 · doi:10.1086/712232

Propylene glycol-based antifreeze is an effective preservative for DNA metabarcoding of benthic arthropods

2020· article· en· W3094485178 sur OpenAlexaff
Chloe V. Robinson, Teresita M. Porter, Michael Wright, Mehrdad Hajibabaei

Notice bibliographique

RevueFreshwater Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntifreezePreservativeBenthic zoneEnvironmental DNABiologyEnvironmental chemistryChemistryFood scienceEcologyOrganic chemistryBiodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preservation of DNA in bulk environmental samples is conventionally achieved using ethanol; however, transportation restrictions on ethanol, particularly from remote locations, are problematic, and ethanol requires a lengthy evaporation period to avoid polymerase chain reaction inhibition. We examined the efficacy of an easily accessible, non-toxic, propylene glycol-based antifreeze as an alternative to molecular-grade ethanol for preserving macroinvertebrate DNA from bulk-benthos DNA samples. We used 2 processing methods (no evaporation of preservative vs full evaporation) to test the differences in both cytochrome oxidase I (COI) exact sequence variants (ESVs) and COI taxonomic orders detected in both ethanol- and antifreeze-preserved samples. Our results suggest that antifreeze is a suitable alternative to ethanol for preservation of DNA in freshly collected samples (e.g., up to 3 d) because of the comparable ESV richness detected in antifreeze-preserved samples. We have demonstrated that by using antifreeze, it is possible to achieve sufficient taxonomic coverage and assess macroinvertebrate assemblages within bulk-benthos DNA samples. The application of this non-regulated preservative is particularly important for remote sampling (i.e., only air accessible) and sampling for community-based biomonitoring projects within Indigenous territories where alcohol is prohibited or not available.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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