Optimized <scp>DNA</scp> isolation from marine sponges for natural sampler <scp>DNA</scp> metabarcoding
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
Abstract Marine sponges have recently been recognized as natural samplers of environmental DNA (eDNA) due to their effective water filtration and their ubiquitous, sessile, and regenerative nature. However, laboratory workflows for metabarcoding of sponge tissue have not been optimized to ensure that these natural samplers achieve their full potential for community survey. We used a phased approach to investigate the influence of DNA isolation procedures on the biodiversity information recovered from sponges. In Phase 1, we compared three treatments of residual ethanol preservative in sponge tissue alongside five DNA extraction protocols. The results of Phase 1 informed which ethanol treatment and DNA extraction protocol should be used in Phase 2, where we assessed the effect of starting tissue mass on extraction success and whether homogenization of sponge tissue is required. Phase 1 results indicated that ethanol preservative may contain unique and/or additional biodiversity information to that present in sponge tissue, but blotting tissue dry generally recovered more taxa and generated more sequence reads from the wild sponge species. Tissue extraction protocols performed best in terms of DNA concentration, taxon richness, and proportional read counts, but the non‐commercial tissue protocol was selected for Phase 2 due to cost‐efficiency and greater recovery of target taxa. In Phase 2 overall, we found that homogenization may not be required for sponge tissue and more starting material does not necessarily improve taxon detection. These results combined provide an optimized DNA isolation procedure for sponges to enhance marine biodiversity assessment using natural sampler DNA metabarcoding.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,007 |
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