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Enregistrement W4321850129 · doi:10.1002/eap.2826

<scp>eDNA</scp>‐based detection reveals invasion risks of a biofouling bivalve in the world's largest water diversion project

2023· article· en· W4321850129 sur OpenAlexafffund
Zhiqiang Xia, Junnong Gu, Ying Wen, Xinkai Cao, Yangchun Gao, Shiguo Li, G. Douglas Haffner, Hugh J. MacIsaac, Aibin Zhan

Notice bibliographique

RevueEcological Applications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesYunnan UniversityChina Scholarship CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Research Chairs
Mots-clésBiofoulingWater diversionEcologyFisheryEnvironmental scienceBiologyGeographyWater resource management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental DNA (eDNA) has increasingly been used to detect rare species (e.g., newly introduced nonindigenous species) in both terrestrial and aquatic ecosystems, often with distinct advantages over traditional methods. However, whether water eDNA signals can be used to inform invasion risks remains debatable owing to inherent uncertainties associated with the methods used and the varying conditions among study systems. Here, we sampled eDNA from canals of the central route of the South-to-North Water Diversion Project (hereafter SNWDP) in China to investigate eDNA distribution and efficacy to inform invasion risks in a unique lotic system. We first conducted a total of 16 monthly surveys in this system (two sites in the source reservoir and four sites in the main canal) to test if eDNA could be applied to detect an invasive, biofouling bivalve, the golden mussel Limnoperna fortunei. Second, we initiated a one-time survey in a sub-canal of the SNWDP using refined sampling (12 sites in ~22 km canal) and considered a few environmental predictors. We found that detection of target eDNA in the main canal was achieved up to 1100 km from the putative source population but was restricted to the warmer months (May-November). Detection probability exhibited a significant positive relationship with average daily minimum air temperature and with water temperature, consistent with the expected spawning season. eDNA concentration in the main canal generally fluctuated across months and sites and was generally higher in warmer months. Golden mussel eDNA concentration in the sub-canal decreased significantly with distance from the source and with increasing water temperature and became almost undetectable at ~22 km distance. Given the enormity of the SNWDP, golden mussels may eventually expand their distribution in the main canal, with established "bridgehead" populations facilitating further spread. Our findings suggest an elevated invasion risk of golden mussels in the SNWDP in warm months, highlighting the critical period for spread and, possibly, management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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