Establishing the Signal above the Noise: Accounting for an Environmental Background in the Detection and Quantification of Salmonid Environmental DNA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A current challenge for environmental DNA (eDNA) applications is how to account for an environmental (or false-positive) background in surveys. We performed two controlled experiments in the Goldstream Hatchery in British Columbia using a validated coho salmon (Oncorhynchus kisutch) eDNA assay (eONKI4). In the density experiment at high copy number, eDNA in 2 L water samples was measured from four 10 kL tanks containing 1 to 65 juvenile coho salmon. At these densities, we obtained a strong positive 1:1 relationship between predicted copy number/L and coho salmon biomass (g/L). The dilution experiment simulated a situation where fish leave a pool environment, and water from upstream continues to flow through at rates of 141–159 L/min. Here, three coho salmon were placed in four 10 kL tanks, removed after nine days, and the amount of remaining eDNA was measured at times coinciding with dilutions of 20, 40, 80, 160, and 1000 kL. The dilution experiment demonstrates a novel method using Binomial–Poisson distributions to detect target species eDNA at low copy number in the presence of an environmental background. This includes determination of the limit of blank with background (LOB-B) with a controlled false positive rate, and limit of detection with background (LOD-B) with a controlled false negative rate, which provides a statistically robust “Detect” or “No Detect” assessment for eDNA surveys.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle