Detection of fish sedimentary <scp>DNA</scp> in aquatic systems: A review of methodological challenges and future opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental DNA studies have proliferated over the last decade, with promising data describing the diversity of organisms inhabiting aquatic and terrestrial ecosystems. The recovery of DNA present in the sediment of aquatic systems (sedDNA) has provided short‐ and long‐term data on a wide range of biological groups (e.g., photosynthetic organisms, zooplankton species) and has advanced our understanding of how environmental changes have affected aquatic communities. However, substantial challenges remain for recovering the genetic material of macro‐organisms (e.g., fish) from sediments, preventing complete reconstructions of past aquatic ecosystems, and limiting our understanding of historic, higher trophic level interactions. In this review, we outline the biotic and abiotic factors affecting the production, persistence, and transport of fish DNA from the water column to the sediments, and address questions regarding the preservation of fish DNA in sediment. We identify sources of uncertainties around the recovery of fish sedDNA arising during the sedDNA workflow. This includes methodological issues related to experimental design, DNA extraction procedures, and the selected molecular method (quantitative PCR, digital PCR, metabarcoding, metagenomics). By evaluating previous efforts (published and unpublished works) to recover fish sedDNA signals, we provide suggestions for future research and propose troubleshooting workflows for the effective detection and quantification of fish sedDNA. With further research, the use of sedDNA has the potential to be a powerful tool for inferring fish presence over time and reconstructing their population and community dynamics.
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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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».