Measuring biodiversity from DNA in the air
Notice bibliographique
Résumé
The crisis of declining biodiversity 1 exceeds our current ability to monitor changes in ecosystems. Rapid terrestrial biomonitoring approaches are essential to quantify the causes and consequences of global change. Environmental DNA 2 has revolutionized aquatic ecology, 3 permitting population monitoring 4 and remote diversity assessments matching or outperforming conventional methods of community sampling. 3–5 Despite this model, similar methods have not been widely adopted in terrestrial ecosystems. Here, we demonstrate that DNA from terrestrial animals can be filtered, amplified, and then sequenced from air samples collected in natural settings representing a powerful tool for terrestrial ecology. We collected air samples at a zoological park, where spatially confined non-native species allowed us to track DNA sources. We show that DNA can be collected from air and used to identify species and their ecological interactions. Air samples contained DNA from 25 species of mammals and birds, including 17 known terrestrial resident zoo species. We also identified food items from air sampled in enclosures and detected taxa native to the local area, including the Eurasian hedgehog, endangered in the United Kingdom. Our data demonstrate that airborne eDNA concentrates around recently inhabited areas but disperses away from sources, suggesting an ecology to airborne eDNA and the potential for sampling at a distance. Our findings demonstrate the profound potential of air as a source of DNA for global terrestrial biomonitoring.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».