Development of <scp>eDNA</scp> Protocols for Detection of Endangered White Sturgeon (<i>Acipenser transmontanus</i>) in the Wild
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Understanding the distribution and habitat use of endangered species is essential for conservation efforts. Environmental DNA (eDNA) analysis has become a more common approach to defining species habitat occupancy through identification of residual DNA in water samples and has potential to detect populations that are in low abundance or use habitats over a large geographical range. Here, we optimized an eDNA protocol to detect the presence of the endangered white sturgeon ( Acipenser transmontanus ). We implemented lab‐based experiments to understand the sensitivity and persistence of white sturgeon eDNA and then applied these methods to habitats with known white sturgeon abundances categorized as high, low, or not present. Using quantitative PCR (qPCR) and a modified StrAci1N‐flap primer set, white sturgeon eDNA was detected in water collected from tanks holding white sturgeon down to a dilution of 10,000× (estimated eDNA concentration of 0.00035 μg/L—0.00176 μg/L). Following the removal of white sturgeon from the tanks, the eDNA signal decreased with time but could be detected for up to 7 days. In the field, all sites with high abundances of white sturgeon returned positive eDNA detections. We did not detect white sturgeon eDNA at sites with low abundance or in areas where they were not expected to be present. Results from this work further advance our interpretation of eDNA from wild populations and provide a noninvasive method to advance recovery efforts by identifying species presence in areas of suspected use or to guide additional inventory efforts.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».