eDNA as a tool for non-invasive monitoring of the fauna of a turbid, well-mixed system, the Elbe estuary in Germany
Notice bibliographique
Résumé
The Elbe is one of the longest European rivers and features a large, turbid and well-mixed estuary, which runs through the inner city of Hamburg. The Elbe has been closely monitored using classical catch techniques in the past. Here we tested a COI-based eDNA approach for assessing the biodiversity within the Elbe. We sampled three stations in the Elbe, included low and high tide events, as well as two adjoining lakes to compare the recovered faunas. To analyze the data, we employed two different pipelines: the automated mBRAVE pipeline utilizing the BOLD database and one including NCBI BLAST. The number of OTUs with species or higher-level identifications were similar between both approaches with 352 OTUs and 355 OTUs for BLAST and mBRAVE, respectively, however, BLAST searches recovered another 942 unidentified metazoan OTUs. Many taxa were well represented; however, fish species were poorly represented, especially in the Elbe estuary samples. This could be a result of the universal COI primers, which also yielded high read numbers for non-metazoan OTUs, and small-bodies taxa like Rotifera, which might have been sampled together with the eDNA. Our results show a strong tidal influence on the recovered taxa. During low tide, downstream stations resembled sites further upstream, but the former showed a very different OTU composition during high tide and early tide. Such differences might be due to varying impacts of upstream-originating eDNA during tide cycles. Such factors need to be considered when routinely employing eDNA for monitoring programs.
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 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».