The need for robust qPCR‐based eDNA detection assays in environmental monitoring and species inventories
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Considerable promise and excitement exist in the application of environmental DNA (eDNA) methods to environmental monitoring and species inventories as eDNA can provide cost‐effective and accurate biodiversity information. However, considerable variation in data quality, rigor, and reliability has eroded confidence in eDNA application and is limiting regulatory and policy uptake. Substantial effort has gone into promoting transparency in reporting and deriving standardized frameworks and methods for eDNA field workflow components, but surprisingly little scrutiny has been given to the design and performance elements of targeted eDNA detection assays which, by far, have been most used in the scientific literature. There are several methods used for eDNA detection. The most accessible, cost‐effective, and conducive to standards development is targeted real‐time or quantitative real‐time polymerase chain reaction (abbreviated as qPCR) eDNA analysis. The present perspective is meant to assist in the development and evaluation of qPCR‐based eDNA assays. It evaluates six steps in the qPCR‐based eDNA assay development and validation workflow identifying and addressing concerns pertaining to poor qPCR assay design and implementation; identifies the need for more fulsome mitochondrial genome sequence information for a broader range of species; and brings solutions toward best practices in forthcoming large‐scale and worldwide eDNA applications, such as at‐risk or invasive species assessments and site remediation monitoring.
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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 | 0,096 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».