MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206489513 · doi:10.1016/j.cub.2021.11.064

Measuring biodiversity from DNA in the air

2022· letter· en· W4206489513 sur OpenAlexaff
Elizabeth L. Clare, Chloe K. Economou, Frances J. Bennett, Caitlin E. Dyer, Katherine Adams, Benjamin McRobie, Rosie Drinkwater, Joanne E. Littlefair

Notice bibliographique

RevueCurrent Biology · 2022
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilQueen Mary University of London
Mots-clésEnvironmental DNABiologyEcologyBiodiversityBiomonitoringTerrestrial ecosystemEcosystemEndangered speciesSampling (signal processing)TaxonHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations184
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent BiologyMême sujetEnvironmental DNA in Biodiversity StudiesTravaux en français237 207