Evaluating the performance of DNA metabarcoding for assessment of zooplankton communities in Western Lake Superior using multiple markers
Notice bibliographique
Résumé
For DNA metabarcoding to attain its potential as a community assessment tool, we need to better understand its performance versus traditional morphological identification and work to address any remaining performance gaps in incorporating DNA metabarcoding into community assessments. Using fragments of the 18S nuclear and 16S mitochondrial rRNA genes and two fragments of the mitochondrial COI marker, we examined the use of DNA metabarcoding and traditional morphological identification for understanding the diversity and composition of crustacean zooplankton at 42 sites across western Lake Superior. We identified 51 zooplankton taxa (genus or species, depending on the finest resolution of the taxon across all identification methods), of which 17 were identified using only morphological traits, 13 using only DNA and 21 using both methods. The taxa found using only DNA metabarcoding included four species and one genus-level identification not previously known to occur in Lake Superior, the presence of which still needs to be confirmed. A substantial portion of taxa that were identified to genus or species by morphological identification, but not identified using DNA metabarcoding, had zero ("no record") or ≤ 2 ("underrepresented records") reference barcodes in the BOLD or NCBI databases (63% for COI, 80% for 16S, 74% for 18S). The two COI marker fragments identified the most genus- and species-level taxa, whereas 18S was the only marker whose family-level percent sequence abundance patterns showed high correlation to composition patterns from morphological identification, based on a NMDS analysis of Bray-Curtis similarities. Multiple replicates were collected at a subset of sites and an occupancy analysis was performed, which indicated that rare taxa were more likely to be detected using DNA metabarcoding than traditional morphology. Our results support that DNA metabarcoding can augment morphological identification for estimating zooplankton diversity and composition of zooplankton over space and time, but may require use of multiple markers. Further addition of taxa to reference DNA databases will improve our ability to use DNA metabarcoding to identify zooplankton and other invertebrates in aquatic surveys.
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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 | 0,002 | 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 ».