Compact and automated eDNA sampler for in situ monitoring of marine environments
Notice bibliographique
Résumé
Using environmental DNA (eDNA) to monitor biodiversity in aquatic environments is becoming an efficient and cost-effective alternative to other methods such as visual and acoustic identification. Until recently, eDNA sampling was accomplished primarily through manual sampling methods; however, with technological advances, automated samplers are being developed to make sampling easier and more accessible. This paper describes a new eDNA sampler capable of self-cleaning and multi-sample capture and preservation, all within a single unit capable of being deployed by a single person. The first in-field test of this sampler took place in the Bedford Basin, Nova Scotia, Canada alongside parallel samples taken using the typical Niskin bottle collection and post-collection filtration method. Both methods were able to capture the same aquatic microbial community and counts of representative DNA sequences were well correlated between methods with R[Formula: see text] values ranging from 0.71-0.93. The two collection methods returned the same top 10 families in near identical relative abundance, demonstrating that the sampler was able to capture the same community composition of common microbes as the Niskin. The presented eDNA sampler provides a robust alternative to manual sampling methods, is amenable to autonomous vehicle payload constraints, and will facilitate persistent monitoring of remote and inaccessible sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».