Multi-marker DNA metabarcoding reflects tardigrade diversity in different habitats
Notice bibliographique
Résumé
Like meiofauna in general, tardigrades are often neglected in ecological and environmental surveys. Tardigrades occur in all parts of the world, from deep marine sediments to alpine environments, and are present in most ecosystems. They are therefore potentially good candidates for biomonitoring programs. However, sampling of these minute animals is both tedious and time-consuming, impeding their inclusion in large-scale ecological surveys. In this study we argue that using a multi-marker metabarcoding approach on environmental DNA (eDNA) partly can overcome this barrier. Samples of moss, lichens, and leaf litter were investigated both by morphology-based methods and DNA metabarcoding, and the results were compared in terms of tardigrade diversity and community composition of the sampled microhabitats. DNA metabarcoding using three markers detected more species of tardigrades than identification by morphology in most samples. Also, metabarcoding detected the same community differences and microhabitat distribution patterns as morphology-based methods. In general, metabarcoding of litter samples was unreliable, with only one out of three markers consistently amplifying and detecting tardigrades. The low availability of tardigrade reference sequences in public databases restricts the taxonomic resolution in eDNA surveys, but this impediment is partly circumvented by utilizing multiple markers.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».