The Effect of Activity, Energy Use, and Species Identity on Environmental DNA Shedding of Freshwater Fish
Notice bibliographique
Résumé
The quantitative measurement of environmental DNA (eDNA) from field-collected water samples is gaining importance for the monitoring of fish communities and populations. The interpretation of these signal strengths depends, among other factors, on the amount of target eDNA shed into the water. However, shedding rates are presumably associated with species-specific traits such as physiology and behavior. Although such differences between juvenile and adult fish have been previously detected, the general impact of movement and energy use in a resting state on eDNA release into the surrounding water remains hardly addressed. In an aquarium experiment, we compared eDNA shedding between seven fish species occurring in European freshwaters. The investigated salmonids, cyprinids, and sculpin exhibit distinct adaptions to microhabitats, diets, and either solitary or schooling behavior. The fish were housed in aquaria with constant water flow and their activity was measured by snapshots taken every 30 s. Water samples for eDNA analysis were taken every 3 h and energy use was determined in an intermittent flow respirometer. After controlling for the effect of fish mass, our results demonstrate a positive correlation between target eDNA quantities as measured with digital PCR, fish activity, and energy use, as well as species-specific differences. For cyprinids, the model based on data from individual fish was only partly transferable to groups, which showed lower activity and higher energy use. Our findings highlight the importance of fish physiology and behavior for the comparative interpretation of taxon-specific eDNA quantities. Species traits should therefore be incorporated into eDNA-based monitoring and conservation efforts.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».