Harnessing the power of eDNA metabarcoding for the detection of deep-sea fishes
Notice bibliographique
Résumé
The deep ocean is the largest biome on Earth and faces increasing anthropogenic pressures from climate change and commercial fisheries. Our ability to sustainably manage this expansive habitat is impeded by our poor understanding of its inhabitants and by the difficulties in surveying and monitoring these areas. Environmental DNA (eDNA) metabarcoding has great potential to improve our understanding of this region and to facilitate monitoring across a broad range of taxa. Here, we evaluate two eDNA sampling protocols and seven primer sets for elucidating fish diversity from deep sea water samples. We found that deep sea water samples (> 1400 m depth) had significantly lower DNA concentrations than surface or mid-depth samples necessitating a refined protocol with a larger sampling volume. We recovered significantly more DNA in large volume water samples (1.5 L) filtered at sea compared to small volume samples (250 mL) held for lab filtration. Furthermore, the number of unique sequences (exact sequence variants; ESVs) recovered per sample was higher in large volume samples. Since the number of ESVs recovered from large volume samples was less variable and consistently high, we recommend the larger volumes when sampling water from the deep ocean. We also identified three primer sets which detected the most fish taxa but recommend using multiple markers due the variability in detection probabilities and taxonomic resolution among fishes for each primer set. Overall, fish diversity results obtained from metabarcoding were comparable to conventional survey methods. While eDNA sampling and processing need be optimized for this unique environment, the results of this study demonstrate that eDNA metabarcoding can facilitate biodiversity surveys in the deep ocean, require less dedicated survey effort per unit identification, and are capable of simultaneously providing valuable information on other taxonomic groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».