How to barcode (almost all) freshwater biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Freshwater ecosystems are complex, diverse and face a variety of imminent threats that have led to changes in both ecosystem structure and function. It is urgent that we develop and standardize monitoring tools allowing for rapid and comprehensive assessment of freshwater communities to understand their changing dynamics and to inform conservation. Environmental DNA surveys offer a means to inventory and monitor aquatic diversity, yet most studies focus on one or a few taxonomic groups only. In this study, we sought to 1) identify thoroughly validated, cost-efficient primer pair combinations that maximize detection of broad swaths of freshwater diversity, and 2) facilitate future primer pair selection by creating a free online and user-friendly tool. We first evaluated the completeness of public reference sequence databases and the efficiency of 14 primer pairs using an in silico approach, and then performed eDNA surveys using five mock communities (mix of DNA from tissues), water samples from aquarium samples with known taxonomic composition, and finally water samples from freshwater systems in Eastern Canada. We highlight the power of eDNA-based metabarcoding for reconstructing freshwater communities, including prey, parasite, pathogen, invasive, and declining species. Our work reveals the importance of the marker choice on species resolution, as well as the importance of degenerate primers, the length of the target fragment and the filtering parameters on detection success in water eDNA samples. Our new online tool SNIPe revealed that 13 to 14 primer pairs are necessary to recover 100% of the species in water samples (aquarium and natural systems), but four primer pairs are sufficient to recover almost 75% of taxa with little overlap. These results highlight the usefulness of eDNA for freshwater monitoring and should prompt more studies on tools to survey all-inclusive communities.
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,015 |
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 ».