Answers blowing in the wind: Detection of birds, mammals, and amphibians with airborne environmental <scp>DNA</scp> in a natural environment over a yearlong survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Analysis of environmental DNA (eDNA) from passively collected airborne dust has demonstrated broad success for sensitive and robust detection of plants. Recent experiments at small spatial scales have suggested that animals can also be detected using airborne eDNA. However, airborne eDNA analysis has never been used for a long‐term whole‐community assessment of a natural terrestrial community or with passive dust collectors. We conducted a metabarcoding survey targeting vertebrate eDNA from dust carried in the air on an approximately 130‐acre shortgrass prairie passively collected over the course of a year. Our survey detected a wide variety of animal forms including an amphibian species, several bird species, and both small and large mammals. We found that airborne eDNA signals changed with known patterns of animal activity, wind speed, and rainfall. Overall, we demonstrate that passively collected airborne dust carries eDNA from terrestrial animals and could be used to detect a wide variety of terrestrial vertebrate species in a natural environment with minimal effort. To develop this as a valuable monitoring tool, research needs to focus on the ecology of eDNA carried in the air, which includes the origin, state, transport, dispersal, and fate of eDNA in the environment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».