eDNA metabarcoding as a means to assess distribution of subterranean fish communities: Iranian blind cave fishes as a case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the most important steps in conservation of the subterranean life forms is to decipher their distribution and ecology, which is challenging using traditional approaches. Development of an environmental DNA (eDNA) assay provides an efficient means for discovering and monitoring subterranean life forms. In this study, the distribution of three Iranian blind cave fish species (blind Iran cave barbGarra typhlops, blind Lorestan cave barbGarra lorestanensis, and blind cave loachEidinemacheilus smithi) was assessed using12S rRNAeDNA metabarcoding performed using MiFish‐U PCR primers and preliminary species distribution modeling (SDM) using bioclimatic data. The majority of sampling localities with positive detection of cave barb eDNA fall within suitable habitats in the Zagros Mountains of Iran. Our results revealed that Lorestan and Iran cave barbs have differential distribution patterns, with some extent of habitat overlap in the vicinity of the originally discovered cave barb locality. According to the observed distribution patterns, the blind Lorestan cave barb and cave loach are mostly distributed in habitats close to the Sezar River (Dez River drainage, Iran), and the blind Iran cave barb is distributed towards the west and probably in a few springs in the Karkheh River drainage. Our data support the previously proposed distribution pattern for the cave barbs, in which the species show partial niche separation and reproductive isolation, with the Lorestan cave barb being a water flow‐dependent species and the Iran cave barb being a generalist species preferring variable flow rates. We showed eDNA metabarcoding to be a useful approach for ecological surveys of subterranean fish biodiversity with implications for conservation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».