Comparison of environmental DNA and SCUBA diving methods to survey keystone rockfish species on the Central Coast of British Columbia, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The rocky reefs of British Columbia’s (BC) coast are a productive ecosystem, home to 38 rockfish species (Genus: Sebastes) that are culturally and economically important. Quantitatively assessing rockfish populations is vital to support conservation and stock assessment needs. Self-contained underwater breathing apparatus (SCUBA) diving surveys are a commonly used monitoring method in BC. However, this resource-intensive approach is challenging, particularly for cryptic or deeper species. Herein, we compared environmental DNA (eDNA) detection methods with SCUBA diving surveys to capture overall rockfish biodiversity. We employed two eDNA methods: 1) a targeted quantitative real-time polymerase chain reaction (qPCR) approach to monitor species of particular importance to First Nations collaborators and decision makers, and 2) a metabarcoding approach for assessing community composition using the previously published MiSebastes assay. Both approaches are confounded by the little DNA sequence divergence among species and high sequence variation within species. Overcoming these challenges using a whole mitochondrial approach with the mtGrasp and unikseq pipelines, we generated highly useful eDNA tools. We found that eDNA methods were highly comparable to dive surveys, as both methods indicated a similar ecological reality, including species detections and distributions. Though there are certain species that cannot be distinguished by the MiSebastes assay, eDNA metabarcoding still detected more rockfish species overall. Both eDNA methods show potential for use alongside conventional methods for scalable incorporation into community-based monitoring programs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 découle