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Enregistrement W3121547813 · doi:10.3390/d13010034

Ethanol eDNA Reveals Unique Community Composition of Aquatic Macroinvertebrates Compared to Bulk Tissue Metabarcoding in a Biomonitoring Sampling Scheme

2021· article· en· W3121547813 sur OpenAlexaffabout
Sadhna Fiona Persaud, Karl Cottenie, Jennifer Erin Gleason

Notice bibliographique

RevueDiversity · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioindicatorBiomonitoringEnvironmental DNABenthic zoneInvertebrateAquatic ecosystemBiodiversityEcologyBiologyEcosystemWater qualityFreshwater ecosystemEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freshwater ecosystems provide essential ecosystem services and support biodiversity; however, their water quality and biological communities are influenced by adjacent agricultural land use. Aquatic macroinvertebrates are commonly used as bioindicators of stream conditions in freshwater biomonitoring programs. Sorting benthic samples for molecular identification is a time-consuming process, and this study investigates the potential of ethanol-collected environmental DNA (eDNA) for metabarcoding macroinvertebrates, especially for common bioindicator groups. The objective of this study was to compare macroinvertebrate composition between paired bulk tissue and ethanol eDNA samples, as eDNA could provide a less time-consuming and non-destructive method of sampling macroinvertebrates. We collected benthic samples from streams in Ontario, Canada, and found that community composition varied greatly between sampling methods and that few taxa were shared between paired tissue and ethanol samples, suggesting that ethanol eDNA is not an acceptable substitute. It is unclear why we did not detect all the organisms that were preserved in the ethanol, or the origin of the DNA we did detect. Furthermore, we also detected no difference in community composition for bioindicator taxa due to surrounding land use or water chemistry, suggesting sites were similar in ecological condition.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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