Towards a framework to unify the relationship between numerical abundance, biomass, and quantitative eDNA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Does environmental DNA (eDNA) correlate more closely with numerical abundance (N) or biomass in aquatic organisms? We hypothesize that the answer is ‘neither’: eDNA production likely scales allometrically, reflecting key physiological rates and surface area-to-body mass relationships. Building on individual-level frameworks developed from the Metabolic Theory of Ecology, we derive a framework through which quantitative eDNA data can be transformed to simultaneously reflect both population-level N and biomass. We then validated our framework using data from two previously published studies: (i) a marine eDNA metabarcoding dataset; and (ii) a freshwater single-species qPCR dataset. Using a Bayesian modeling approach, we estimated the value of the allometric scaling coefficient that jointly optimized the relationship between N, biomass, and ‘corrected’ eDNA data to be 0.82 and 0.77 in Case Studies (i) and (ii), respectively. These estimates closely match expected scaling coefficients estimated in previous work on Teleost fish metabolic rates. We also demonstrate that correcting quantitative eDNA can significantly improve correspondence between eDNA- and traditionally-derived quantitative community biodiversity metrics (e.g., Shannon index and Bray-Curtis dissimilarity) under some circumstances. Collectively, we show that quantitative eDNA data is unlikely to correspond exactly to either N or biomass, but can be ‘corrected’ to reflect both through our unifying joint modelling framework. This framework can also be further expanded to include other variables that might impact eDNA pseudo-steady-state concentrations in natural ecosystems (e.g., temperature, pH, and phenology), and is flexible enough to model these relationships across trophic levels. Significance Statement Aquatic animals release DNA (from shed cells, mucous, faeces, etc.) into water, which can be detected via environmental DNA (eDNA) sampling. What is less clear is whether we can estimate numerical abundance ( N ) or biomass from eDNA concentrations. We hypothesize that eDNA production scales allometrically; that is, large animals release less DNA per unit mass than smaller animals. Building from the Metabolic Theory of Ecology, we derived a framework through which eDNA data can be transformed to simultaneously reflect both N and biomass. We then validated the framework using two case studies in marine and freshwater systems. This framework unifies discrepancies between eDNA, N , and biomass data, unlocking the potential of eDNA to monitor population abundance/biomass and quantify biodiversity.
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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 | 0,031 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».