Unearthing soil arthropod diversity through DNA metabarcoding
Notice bibliographique
Résumé
DNA metabarcoding has the potential to greatly advance understanding of soil biodiversity, but this approach has seen limited application for the most abundant and species-rich group of soil fauna–the arthropods. This study begins to address this gap by comparing information on species composition recovered from metabarcoding two types of bulk samples (specimens, soil) from a temperate zone site and from bulk soil samples collected at eight sites in the Arctic. Analysis of 22 samples (3 specimen, 19 soil) revealed 410 arthropod OTUs belonging to 112 families, 25 orders, and nine classes. Studies at the temperate zone site revealed little overlap in species composition between soil and specimen samples, but more overlap at higher taxonomic levels (families, orders) and congruent patterns of α- and β-diversity. Expansion of soil analyses to the Arctic revealed locally rich, highly dissimilar, and spatially structured assemblages compatible with dispersal limited and environmentally driven assembly. The current study demonstrates that DNA metabarcoding of bulk soil enables rapid, large-scale assessments of soil arthropod diversity. However, deep sequence coverage is required to adequately capture the species present in these samples, and expansion of the DNA barcode reference library is necessary to improve taxonomic resolution of the sequences recovered through this approach.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».