DNA metabarcoding of saproxylic beetles - Streamlining species identification for large-scale forest biomonitoring
Notice bibliographique
Résumé
Forest ecosystems host most of the terrestrial biodiversity on Earth. Climate change scenarios predict an increase in the intensity and frequency of severe summer droughts, high temperatures, and infestations of pathogens and insects, causing high mortality of some keystone tree species. These changes will affect forestry policies and practices, strongly impacting biodiversity. Understanding the responses of biodiversity to forest decline is therefore essential to developing new climate-smart management options. Biomonitoring of forest insects relies on techniques involving laborious and expensive sampling procedures. For instance, the study of indicators such as saproxylic beetles is strongly impeded by their high abun- dance and diversity, and by the deficit in taxonomists able to identify them. Here, we propose and test the use of metabarcoding for bulk samples of saproxylic beetles, in combination with the assembly of a relevant barcode reference library, as a mean to streamline identification. Results: Using a set of three primer pairs targeting short fragments within the cytochrome c oxidase subunit I (COI) barcode, we analyzed through metabarcoding a set of 32 bulk samples of saproxylic beetles collected in France, containing hundreds of specimens that were all initially counted and identified using morphology. To test the efficiency of non-destructive analyses, we also sequenced libraries of amplicons directly obtained from the ethanol used for preserving the samples. Identifying the resulting reads with a newly assembled barcode library, we successfully recovered most species present in each of the samples. Furthermore, our samples were selected to take into account a variety of conditions and parameters possibly affecting the results (species diversity, relative abundance and biomass, sampling medium, and preservation method). Significance: The use of DNA metabarcoding to monitor forest biodiversity can significantly improve our capacity to measure, understand, and anticipate the impact of global changes on forests, thus enhancing conservation strategies and the sustainability of silvicultural practices.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».