Optimized <scp>DNA</scp> isolation from marine sponges for natural sampler <scp>DNA</scp> metabarcoding
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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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».