What we can find in what’s left behind: DNA metabarcoding of semi-aquatic insect exuviae
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Semi-aquatic insects contribute to critical ecological functioning of freshwater habitats in both the aquatic and terrestrial phase of their life. Traditional methods of studying their emergence rely on the capture of insects as they emerge, and morphological identification with taxonomic keys. This is not only time consuming but can have large impacts on the study population, obstacles that can be removed by the use of DNA. This study investigated the potential of using exuviae collected from the water surface as DNA source. Both emergence trap samples and insect exuviae were collected from a constructed wetland and a small creek in southern Ontario. Metabarcoding provided a total of 40 samples with 254 distinct taxa from emergence traps (26 samples), and 135 from exuviae (14 samples). There were many similarities between both two sample types, especially for the rich chironomid diversity. Nonetheless, the exuviae samples were able to identify more orders containing semi-aquatic insects. Furthermore, they showed a higher level of diversity within these orders. This higher level of diversity seen in exuviae samples may be due to limitations of emergence traps, such as they only account for a small defined surface area. In contrast, exuviae are representing a much larger area and are free floating, thus collection of emerging taxa is not limited to the emerging site. We were able to show that identification of emerging aquatic insects through metabarcoding of exuviae is a useful method for the study of insect emergence.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».