Establishing Silphids in the invertebrate DNA toolbox: a proof of concept
Notice bibliographique
Résumé
Environmental DNA (eDNA) analyses are an increasingly popular tool for assessing biodiversity. eDNA sampling that uses invertebrates, or invertebrate DNA (iDNA), has become a more common method in mammal biodiversity studies where biodiversity is assessed via diet analysis of different coprophagous or hematophagous invertebrates. The carrion feeding family of beetles (Silphidae: Coleoptera, Latreille (1807)), have not yet been established as a viable iDNA source in primary scientific literature, yet could be useful indicators for tracking biodiversity in forested ecosystems. Silphids find carcasses of varying size for both food and reproduction, with some species having host preference for small mammals; therefore, iDNA Silphid studies could potentially target small mammal communities. To establish the first valid use of iDNA methods to detect Silphid diets, we conducted a study with the objective of testing the validity of iDNA methods applied to Silphids using both Sanger sequencing and high throughput Illumina sequencing. Beetles were collected using inexpensive pitfall traps in Alberta, Michigan in 2019 and 2022. We successfully sequenced diet DNA and environmental DNA from externally swabbed Silphid samples and diet DNA from gut dissections, confirming their potential as an iDNA tool in mammalian studies. Our results demonstrate the usefulness of Silphids for iDNA research where we detected species from the genera Anaxyrus, Blarina, Procyon, Condylura, Peromyscus, Canis, and Bos. Our results highlight the potential for Silphid iDNA to be used in future wildlife surveys.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».