Tracking the prevalence of a fungal pathogen, <i>Batrachochytrium dendrobatidis</i> (chytrid fungus), using environmental DNA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chytridiomycosis, a primary disease driving widespread and unprecedented amphibian declines, is caused by the fungal pathogen Batrachochytrium dendrobatidis (Bd). Tracking Bd through space and time requires monitoring protocols that efficiently and reliably assess pathogen prevalence and intensity, which in turn requires an understanding of environment–pathogen dynamics. Environmental DNA (eDNA) was used to track Bd prevalence and intensity in 95 waterbodies in southern Ontario, Canada, and assess zoospore counts relative to biotic, abiotic, and geographic factors. Bd was also monitored on a semi‐weekly basis in 10 waterbodies to better understand patterns of temporal variability. Bd showed variable prevalence, with 47% and 29% of waterbodies having zoospores detected in May and July, respectively. Patterns of prevalence were markedly variable both within and across waterbodies, indicating high spatio‐temporal heterogeneity. Bd prevalence was not related to environmental factors, geographic variables, or amphibian species richness, but intensity was negatively related to estimated canopy cover. In intensively sampled waterbodies, Bd counts were highly variable through time, with some sites switching from detection to non‐detection (and vice versa) across 2‐week intervals. We conclude that eDNA can be a useful tool for monitoring Bd zoospores in wetlands but emphasize the need for additional research into environmental and methodological factors affecting zoospore detection and abundance before this method should be widely adopted.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».