New Insights on Polar Bear (<i>Ursus maritimus</i>) Diet from Faeces based on Next-Generation Sequencing Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Practical tools to quantify range-wide dietary choices of the polar bear have not been well developed, thus impeding the monitoring of this species in a changing climate. Here we describe our steps toward non-invasive polar bear diet determination with the optimization of 454 pyrosequencing of a 136 base pair (bp) mitochondrial cytochrome b (cytb) fragment amplified from the extracts of captive and wild polar bear faeces. We first determine the efficacy, reliability, and accuracy of our method using five faecal samples from a captive polar bear fed a known diet at the Canadian Polar Bear Habitat in Cochrane, Ontario, Canada; 19 samples from three polar bears at the Metro Toronto Zoo, Toronto, Ontario, Canada; and seven samples from seven wild (unfed) polar bears from a holding facility in Churchill, Manitoba, Canada. We report 91% overall success in amplifying a 136 bp cytb amplicon from the faeces of polar bears. Our DNA analyses accurately recovered the vertebrate diet profiles of captive bears fed known diets. We then characterized multiyear vertebrate prey diet choices from free-ranging polar bears from the sea ice of the M’Clintock Channel polar bear management unit, Nunavut, Canada (n = 117 from an unknown number of bears). These data point to a diet unsurprisingly dominated by ringed seal (Pusa hispida) while including evidence of bearded seal (Erignathus barbatus), harbour seal (Phoca vitulina), muskox (Ovibos moschatus ssp.), Arctic fox (Vulpes lagopus), wolf (Canis lupus), Herring Gull (Larus argentatus), and Willow Ptarmigan (Lagopus lagopus). We found low levels of contamination (< 3% of sequences when present) and suggest specific process improvements to reduce contamination in range-wide studies. Together, these findings indicate that next-generation sequencing-based diet assessments show great promise in monitoring free-ranging polar bears in this time of climate change.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».