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Enregistrement W4385739478 · doi:10.1101/2023.08.08.552521

BirT: a novel primer pair for avian environmental DNA metabarcoding

2023· preprint· en· W4385739478 sur OpenAlexafffund
Bettina Thalinger, R Empey, Matthew C. Cowperthwaite, Katerina Coveny, Dirk Steinke

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundUniversity of Guelph
Mots-clésEnvironmental DNABiologyTaxonomic rankPrimer (cosmetics)TaxonEcologyEvolutionary biologyZoologyBiodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Environmental DNA metabarcoding has become a widely used technique to detect animals from environmental samples and is on the brink of being implemented into routine species monitoring. Surprisingly, birds are among the taxonomic groups which until recently, received comparably little attention in eDNA research, a fact that is changing rapidly, with the growing number of air eDNA analyses. Since birds are hardly ever the most abundant species in aquatic or terrestrial habitats, a high specificity of the employed metabarcoding primers is key to limit non-target amplifications and enable reliable detection from environmental samples. Here, we present a novel primer pair (BirT) for metabarcoding of avian environmental DNA. We optimized specificity and fragment length regarding taxonomic resolution and available sequencing technology. Additionally, we evaluated the availability of 12S reference sequences for birds and filled database gaps by generating novel 12S barcodes. Finally, we tested the applicability of this approach using field-collected eDNA samples obtained with three different filter types. These results were compared to visual observations uploaded to eBird ( www.eBird.org ) during the sampling period. Our results confirm the suitability of the BirT primer pair for bird eDNA metabarcoding with optimized fragment length, no amplification of key non-target groups, and taxonomic resolution provided by the amplified fragment. Albeit there are still substantial gaps in the 12S reference sequence database, the analysis of bird eDNA from water samples resulted in species-level taxonomic resolution for 92% of the detected taxa. All tested filter/filtration combinations delivered similar results for total read numbers per sample (mean: 613,972 ± 340,088 SD) and species detected per sample (mean: 5.5 ± 2.3 SD). Ninety-five percent of the bird detections were highly plausible and 58% confirmed by visual observations. The majority of the detected bird species was closely associated with aquatic habitats confirming the suitability of water samples for the detection of waterfowl and species inhabiting similar ecological niches via eDNA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,008

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,184 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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