MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402586429 · doi:10.1111/fwb.14331

Environmental <scp>DNA</scp> metabarcoding in the Cape Fold aquatic ecoregion: Opportunities and challenges for <scp>eDNA</scp> uptake in an endemism hotspot

2024· article· en· W4402586429 sur OpenAlexafffund
Alexander Van Nynatten, Rowshyra A. Castañeda, Albert Chakona, Nathan R. Lovejoy, Olaf L. F. Weyl, Nicholas E. Mandrak

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEcoregionEndemismEnvironmental DNABiologyCapeEcologyHotspot (geology)Computational biologyEvolutionary biologyBiodiversityGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Environmental DNA (eDNA) metabarcoding has the potential to significantly improve surveys of biodiversity in freshwater systems. However, this methodology is still infrequently used in global hotspots of endemic species, in part because of two major barriers to the success of eDNA metabarcoding: (1) insufficient regional taxonomic representation in public reference sequence databases; and (2) inconsistent species incidence and abundance estimates when compared to conventional surveys. We sampled eDNA and conducted visual surveys in the headwaters of two rivers in the Cape Fold aquatic ecoregion, South Africa. A reference sequence database was generated for the regional diversity of fishes to improve taxonomic classification of endemic species. We also compared the consistency of incidence data and relative abundance estimates of fishes from eDNA metabarcoding sequencing results and visual surveys (snorkel and underwater cameras) at each site sampled. Only 1% of eDNA metabarcoding reads could be classified to fish species without the supplementation of reference sequence databases for local endemic species. Once regional reference sequences were added, a total of nine species were detected and &gt;99% reads classified. A strong positive relationship (Φ = 0.75) was observed between the patterns of detections using eDNA and visual approaches. However, eDNA metabarcoding detected more species than visual methods. In addition, the relative read frequency and abundance observed in visual surveys was significantly correlated ( R 2 = 0.85–0.88, p &lt; 0.001) in the majority of the small pools surveyed. Incomplete public reference sequence databases hinder the use of eDNA metabarcoding in regions of high endemicity. Local reference sequence libraries can overcome these challenges. When appropriately implemented, eDNA metabarcoding shows promise, producing results consistent or better than the more frequently used and labour‐intensive visual surveys. Efficient survey methods like eDNA metabarcoding are urgently needed to improve aquatic monitoring efforts globally. Understanding how eDNA metabarcoding sequencing results relate to conventional survey methods is a key step in its implementation in ecoregions with high endemicity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,170 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFreshwater BiologyMême sujetEnvironmental DNA in Biodiversity StudiesTravaux en français237 207