Cross-ocean patterns and processes in fish biodiversity on coral reefs through the lens of eDNA metabarcoding
Notice bibliographique
Résumé
Increasing speed and magnitude of global change threaten the world's biodiversity and particularly coral reef fishes. A better understanding of large-scale patterns and processes on coral reefs is essential to prevent fish biodiversity decline but it requires new monitoring approaches. Here, we use environmental DNA metabarcoding to reconstruct well-known patterns of fish biodiversity on coral reefs and uncover hidden patterns on these highly diverse and threatened ecosystems. We analysed 226 environmental DNA (eDNA) seawater samples from 100 stations in five tropical regions (Caribbean, Central and Southwest Pacific, Coral Triangle and Western Indian Ocean) and compared those to 2047 underwater visual censuses from the Reef Life Survey in 1224 stations. Environmental DNA reveals a higher (16%) fish biodiversity, with 2650 taxa, and 25% more families than underwater visual surveys. By identifying more pelagic, reef-associated and crypto-benthic species, eDNA offers a fresh view on assembly rules across spatial scales. Nevertheless, the reef life survey identified more species than eDNA in 47 shared families, which can be due to incomplete sequence assignment, possibly combined with incomplete detection in the environment, for some species. Combining eDNA metabarcoding and extensive visual census offers novel insights on the spatial organization of the richest marine ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».