Effect of biotic and abiotic factors on the production and degradation of fish environmental DNA: An experimental evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental DNA (eDNA) is a very promising approach to facilitate and improve the aquatic species monitoring, which is crucial for their management and conservation. In comparison with the plethora of monitoring studies in the fields, relatively few studies have focused on experimentally investigating the “ecology” of eDNA, in particular pertaining to processes influencing the detection of eDNA. The paucity of knowledge about its ecology hampers the use of eDNA analysis to its full potential. In this study, we experimentally evaluated the impact of several biotic and abiotic factors on the rate of production and degradation of eDNA. Individuals of three freshwater fish species (brown bullhead, tench, and yellow perch) with distinct ecology were placed in two types of water from the St. Lawrence River (Québec, Canada) with very distinct physicochemical characteristics and at three different temperatures. Water samples were then filtered at predetermined time intervals, and quantitative PCR was used to quantify the eDNA in each sample. We found that temperature, species, water types, and some interactions between these factors had a strong effect on the production and degradation of eDNA. The results of this study enhance our knowledge about the ecology of eDNA, thus improving eDNA data interpretation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».