A nitrifier‐enriched microbial community contributes to the degradation of environmental <scp>DNA</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental DNA (eDNA) surveys are a promising alternative to traditional monitoring of invasive species, rare species, and biodiversity. Detecting organism‐specific eDNA reduces the need to collect physical specimens for population estimates, and the high sensitivity of eDNA assays may improve detection of rare or cryptic species. However, correlating estimated concentrations of eDNA with species abundance can be difficult due to the many abiotic and biotic factors that influence eDNA persistence and degradation. Here, we assessed the impact of a nitrifier‐enriched microbial (NEM) community on the persistence and degradation of Hypophthalmichthys molitrix (silver carp) milt eDNA using experimental aquatic mesocosms and a quantitative PCR approach. The NEM community was cultured from combined sediment and water samples collected from a golf course pond in Columbia, Missouri (USA), and experiments were conducted in the dark at 22°C. We found that the NEM community transformed organic nitrogen from silver carp milt to measurable amounts of nitrate, both in the presence and absence of ammonia nitrogen. Additionally, regardless of ammonia availability, milt eDNA followed a one‐phase exponential decay pattern after an initial 24‐h plateau in the presence of the NEM community. However, milt eDNA had a shorter half‐life (12.5 h) in the absence of exogenous ammonia compared to when ammonia was present (15 h). In sterile mesocosms, eDNA was stable during the 72‐h experiment. Together, these results suggest that the presence of microorganisms is necessary for short‐term degradation of eDNA. Furthermore, nitrifying microbial communities, which are ubiquitous in most soil and water environments, could limit eDNA persistence in the environment. Understanding the contributions of environmental microbial communities will allow more confidence in sampling design and eDNA result interpretations for biodiversity management applications.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,010 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».