Targeted Next Generation Sequencing improves detection and quantification of rare species from eDNA
Notice bibliographique
Résumé
Targeted species detection from eDNA is central to identifying and quantifying rare (i.e. invasive or endangered) species to inform conservation and resource management. Here we introduce a new targeted Next Generation Sequencing (tNGS) assay that shows improved detection relative to quantitative (q)PCR at low eDNA concentrations and increased precision to detect spatial variation in eDNA concentration related to species abundance. We compare the tNGS and qPCR methods using invasive European green crab (Carcinus maenas) in the northeast Pacific Ocean as a test case, and find that crab abundance measured by traditional trapping is significantly correlated with eDNA concentration across multiple sites for both methods. However, the tNGS assay outperformed qPCR in all tests: (1) increased precision of eDNA concentration estimation; (2) a 7-10% increase in detection probability at low abundance sites; and (3) greater power to detect spatial variation in eDNA concentration. The accuracy of predicting green crab abundance from eDNA concentration increased with the number of field replicates sampled and did not change appreciably over a tidal cycle. Green crab eDNA concentration behaving similarly to abundance measured from trapping demonstrates great promise for this tool to be implemented for early detection and routine monitoring surveys. The tNGS assay is easily accessible for surveying other species with existing qPCR assays and can thus be potentially important for detection and quantification of any species of high interest to management.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».