Utilizing environmental DNA and imaging to study the deep-sea fish community of Takuyo-Daigo Seamount
Notice bibliographique
Résumé
The increase in interest of mining at seamounts means there is a critical need to establish baseline inventories through environmental survey, with the aim of promoting the conservation and stewardship of these remote habitats. To efficiently evaluate fish biodiversity around a seamount, we compared environmental DNA (eDNA) methods using seawater and sponge samples against methods using imagery obtained with a remotely operated vehicle (ROV) and a free-fall deep-sea camera lander called the Edokko Mark I on the Takuyo-Daigo Seamount (153.0°E, 23.5°N) in the northwestern Pacific Ocean. We detected a total of 18 fish families by these methods. The fish fauna detected on the seamount included many families commonly found in deep-sea areas and were similar to the fish fauna of other seamounts located at similar latitudes in the northwestern Pacific. Significant differences in the patterns of detection of fish families between the eDNA and imaging methods is attributed to the differing powers of detection of some fish groups between methods (related to primer compatibility and fish size). For deep-sea fish, the difference in fish composition at the family level between seawater and sponge eDNA methods was not significant, but the difference between Edokko Mark I and ROV methods was significant; the latter difference is likely due to whether or not bait is used to attract fish. Although the eDNA workflow implemented here requires improvements, the use of eDNA and imaging methods in combination provided better insight into the biodiversity of deep-sea fishes in the deep-sea around a seamount, where our knowledge of the fish fauna has been extremely limited. Our recovery of eDNA from seawater and sponge samples around the seamount demonstrates the potential of these methods for facilitating environmental baseline surveys and impact assessments of mining activities to obtain results not previously possible with the use of visual methods only.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».