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 barb Garra typhlops , blind Lorestan cave barb Garra lorestanensis , and blind cave loach Eidinemacheilus smithi ) was assessed using 12S rRNA eDNA 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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».