A validation scale to determine the readiness of environmental DNA assays for routine species monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of environmental DNA (eDNA) analysis for species monitoring requires rigorous validation—from field sampling to the analysis of PCR‐based results—for meaningful application and interpretation. Assays targeting eDNA released by individual species are typically validated with no predefined criteria to answer specific research questions in one ecosystem. Hence, the general applicability of assays, as well as associated uncertainties and limitations, often remain undetermined. The absence of clear guidelines for assay validation prevents targeted eDNA assays from being incorporated into species monitoring and policy; thus, their establishment is essential for realizing the potential of eDNA‐based surveys. We describe the measures and tests necessary for successful validation of targeted eDNA assays and the associated pitfalls to form the basis of guidelines. A list of 122 variables was compiled, consolidated into 14 thematic blocks (e.g., “in silico analysis”), and arranged on a 5‐level validation scale from “incomplete” to “operational” with defined minimum validation criteria for each level. These variables were evaluated for 546 published single‐species assays. The resulting dataset was used to provide an overview of current validation practices and test the applicability of the validation scale for future assay rating. Of the 122 variables, 20% to 76% were reported; the majority (30%) of investigated assays were classified as Level 1 (incomplete), and 15% did not achieve this first level. These assays were characterized by minimal in silico and in vitro testing, but their share in annually published eDNA assays has declined since 2014. The meta‐analysis demonstrates the suitability of the 5‐level validation scale for assessing targeted eDNA assays. It is a user‐friendly tool to evaluate previously published assays for future research and routine monitoring, while also enabling the appropriate interpretation of results. Finally, it provides guidance on validation and reporting standards for newly developed assays.
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 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 | 0,090 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».