Using <scp>qPCR</scp> of environmental <scp>DNA</scp> (<scp>eDNA</scp>) to estimate the biomass of juvenile Pacific salmon (<i>Oncorhynchus</i> spp.)
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 During the outmigration of Pacific Salmon, the early marine phase is a critical period when high mortality can occur. Traditional sampling and monitoring of juvenile salmon migration can be limited by logistically intensive gear requirements, accessibility, and cost. Improved understanding of the early marine phase, for example, migration duration and habitat use, requires innovative techniques that can improve the spatial and temporal coverage of monitoring. Environmental DNA (eDNA) is genetic fragments present in the environment that can be used as a proxy for organism presence and can be effectively and efficiently collected through water samples. Estimating fish abundance or biomass from eDNA concentration data would provide a valuable fisheries tool but remains challenging to calibrate. To quantify the relationship between eDNA abundance and fish biomass, we used a controlled mesocosm experiment, in which eDNA samples were collected from 15 aquaria (340 L) with varying densities of juvenile Chinook salmon per tank (0, 5, 10, 20, and 30). The concentration of eDNA was obtained by qPCR scaled with fish biomass (ANOVA, p < 0.05). However, we also observed that variability of eDNA concentrations among replicates of the same treatment positively scaled biomass (ANOVA, p < 0.05). Therefore, higher biomasses of fish can yield more challenging data to interpret. This study lays important groundwork for the application of eDNA for monitoring juvenile salmonids yet highlights caveats for the applicability of eDNA as a stand‐alone method to assess biomass in a field setting.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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