Processes driving individual variation in environmental <scp>DNA</scp> deposition rates in <i>Daphnia magna</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The abundance of environmental DNA (eDNA) in water samples has been proposed as a sensitive, cost‐efficient, and non‐invasive alternative to infer population abundance and biomass, regardless of the acknowledgment that a number of biotic and abiotic factors can lead to substantially varying rates of eDNA deposition among organisms in a population. We tested how metabolic, nutritional, and life history processes shape intraspecific eDNA deposition rates in the freshwater invertebrate Daphnia magna . We extracted water samples from individual D. magna raised in glass vials under a 2 × 2 longitudinal factorial manipulation of temperature and food levels over their entire lifespan, and quantified eDNA daily deposition rates using digital droplet PCR (ddPCR). Analyzed using a hypothesis‐driven nested mixed‐effect modeling framework, we showed that per individual D. magna eDNA deposition rate varied by an order of magnitude over the course of each individual's lifespan due to multiple causes. We identified that large and pregnant D. magna had the highest eDNA deposition rates, particularly under warmer conditions with higher food levels, and thus, should be considered a prime target for field detections. We found that recently deceased individuals could potentially bias eDNA monitoring efforts by releasing a relatively higher amount of eDNA through decomposition. Our work supplies a more nuanced understanding of myriad factors that shape eDNA deposition, suggesting new and more useful ways to interpret eDNA monitoring data. We recommend that future work using eDNA to estimate population abundance or biomass should account for both energetic conditions and the reproductive cycle facing their target organism and prioritize sampling effort toward metabolically active individuals, especially when working with size‐structured populations that exhibit wide variation in body mass.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,006 |
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 ».