Pilot study of a comprehensive resource estimation method from environmental DNA using universal D-loop amplification primers
Notice bibliographique
Résumé
Many studies have investigated the ability of environmental DNA (eDNA) to identify the species. However, when individual species are to be identified, accurate estimation of their abundance using traditional eDNA analyses is still difficult. We previously developed a novel analytical method called HaCeD-Seq (haplotype count from eDNA by sequencing), which focuses on the mitochondrial D-loop sequence for eels and tuna. In this study, universal D-loop primers were designed to enable the comprehensive detection of multiple fish species by a single sequence. To sequence the full-length D-loop with high accuracy, we performed nanopore sequencing with unique molecular identifiers (UMI). In addition, to determine the D-loop reference sequence, whole genome sequencing was performed with thin coverage, and complete mitochondrial genomes were determined. We developed a UMI-based Nanopore D-loop sequencing analysis pipeline and released it as open-source software. We detected 5 out of 15 species (33%) and 10 haplotypes out of 35 individuals (29%) among the detected species. This study demonstrates the possibility of comprehensively obtaining information related to population size from eDNA. In the future, this method can be used to improve the accuracy of fish resource estimation, which is currently highly dependent on fishing catches.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».