<scp>DNA</scp> from dives: Species detection of humpback whales (<i>Megaptera novaeangliae</i>) from flukeprint <scp>eDNA</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Northern British Columbia has been identified as an important habitat for several coastal cetacean species, including humpback whales (Megaptera novaeangliae). This species is listed as being of “Special Concern” under Canada's Species at Risk Act, partly due to data deficiencies concerning genetic population structure and demographics in British Columbia. Anthropogenic activities threaten North Coast humpback whale populations, with particular concern for the impact of vessel noise, entanglement, and ship strikes. Current methodology (i.e., biopsy sampling) for obtaining cetacean genetic data is invasive, challenging, and costly; therefore, there is an urgency to develop effective and minimally invasive methodologies for efficiently collecting this data. Environmental DNA (eDNA) has been identified as an ideal tool for monitoring the presence and distribution of numerous species within marine ecosystems; however, the feasibility for cetaceans is not yet well established. In this study, we opportunistically collected targeted 1 L seawater eDNA samples from flukeprints when individual humpback whales were observed diving between the years of 2020 and 2022. A total of 93 samples were collected from individual humpback whales identified using a photographic identification catalogue. We successfully detected humpback whale eDNA in 28 samples using novel species‐specific qPCR primers (~500 mL of sample), with relatively equal successful detection between immediate (0 days) and delayed (up to 10 days) sample filtration. Here, we have validated a qPCR assay for detecting humpback whale DNA from flukeprints and highlighted the future optimizations required to improve the potential application of flukeprint eDNA for conservation management.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».