DNA metabarcoding of faecal pellets reveals high consumption of yew (<i>Taxus</i> spp.) by caribou (<i>Rangifer tarandus</i>) in a lichen-poor environment
Notice bibliographique
Résumé
Woodland caribou ( Rangifer tarandus caribou) are threatened in Canada because of the drastic decline in population size caused primarily by human-induced landscape changes that decrease habitat and increase predation risk. Conservation efforts have largely focused on reducing predators and protecting critical habitat, whereas research on dietary niches and the role of potential food constraints in lichen-poor environments is limited. To improve our understanding of dietary niche variability, we used a next-generation sequencing approach with metabarcoding of DNA extracted from faecal pellets of woodland caribou located on Lake Superior in lichen-rich (mainland) and lichen-poor (island) environments. Amplicon sequencing of fungal ITS2 region revealed lichen-associated fungi as predominant in samples from both populations, but amplification at the chloroplast trnL region, which was only successful on island samples, revealed primary consumption of yew ( Taxus spp.) based on relative read abundance (83.68%) with dogwood ( Cornus spp.; 9.67%) and maple ( Acer spp.; 4.10%) also prevalent. These results suggest that conservation efforts for caribou need to consider the availability of food resources beyond lichen to ensure successful outcomes. More broadly, we provide a reliable methodology for assessing ungulate diet from archived faecal pellets that could reveal important dietary shifts over time in response to climate change.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 tête enseignante, 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 ».