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Enregistrement W3181651242 · doi:10.1101/2021.07.15.452392

Measuring biodiversity from DNA in the air

2021· preprint· en· W3181651242 sur OpenAlexaff
Elizabeth L. Clare, Chloe K. Economou, Frances J. Bennett, Caitlin E. Dyer, Katherine Adams, Benjamin McRobie, Rosie Drinkwater, Joanne E. Littlefair

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilQueen Mary University of London
Mots-clésBiomonitoringBiodiversityEcologyBiological dispersalGeographyMammalEnvironmental DNAFaunaBiologyEndangered speciesPopulationHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Impacts of the biodiversity crisis far exceed our ability to monitor changes in terrestrial ecosystems. Environmental DNA has revolutionized aquatic biomonitoring, permitting remote population and diversity assessments. Here we demonstrate that DNA from terrestrial animals can now be collected from the air under natural conditions, a ground-breaking advance for terrestrial biomonitoring. Using air samples from a zoological park, where species are spatially confined and unique compared to native fauna, we show that DNA in air can be used to identify the captive species and their potential interactions with local taxa. Air samples contained DNA from 25 species of mammal and bird including 17 known (and distinct) terrestrial zoo species. We also identified food items from air sampled in enclosures and detected four taxa native to the local area, including the Eurasian hedgehog, endangered in the UK, and the muntjac deer, a locally established invasive species. Our data provide evidence that airDNA is concentrated around recently inhabited areas (e.g., indoor enclosures) but that there is dispersal away from the source suggesting an ecology to airDNA movement which highlights the potential for airDNA sampling at distance. Our data clearly demonstrate the profound potential of air as a source of DNA for global terrestrial biomonitoring and ecological analysis. Significance Statement The global decline in biodiversity requires rapid non-invasive biomonitoring tools applicable at a global scale. In this study we collect environmental DNA from mammals and birds from air samples collected in a natural setting. Using only air, we identified 25 species of mammal and bird known to be in the area. Our dataset detected species at risk of local extinction and several confirmed predator-prey interactions. This approach will revolutionize terrestrial biodiversity surveys.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,160 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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