A molecular snapshot in time: eRNA recovers similar diversity but captures species turnover more rapidly than eDNA across an acid-base gradient
Notice bibliographique
Résumé
Major ongoing declines in global biodiversity necessitate biomonitoring strategies that enable precise estimates of community diversity on a fine spatial and temporal scale. While environmental DNA (eDNA) has been established as a powerful tool for biodiversity assessment, studies investigating the comparative performance of environmental RNA (eRNA) are limited. Here, we performed eDNA/eRNA metabarcoding of zooplankton communities in outdoor freshwater mesocosms subject to a dynamic range of pH conditions. We comparatively assessed i ) the sensitivity of eRNA metabarcoding relative to eDNA and traditional survey methods in capturing zooplankton diversity, ii ) the influence of pH on eDNA/eRNA detectability, and iii ) the propensity of eRNA to capture contemporary biological assemblages (i.e., rapid species turnover) with high spatial and temporal acuity. Zooplankton richness was similar amongst eDNA/eRNA metabarcoding and traditional survey methods; however, the composition of zooplankton communities detected was more analogous between eDNA and eRNA metabarcoding than with traditional methods. Both eDNA and eRNA captured similar ZOTU richness and frequency of false negative detections (irrespective of site-specific pH); however, eRNA captured species turnover more rapidly than eDNA. Collectively, our findings suggest that i ) relative to traditional methods, eDNA and eRNA metabarcoding may provide users with complementary rather than congruent estimates of biodiversity, ii ) eDNA and eRNA provide comparable estimates of species richness irrespective of site-specific pH conditions, and iii ) eRNA is able to capture short-term community responses with higher spatial and temporal acuity than eDNA. Overall, our findings support the use of eRNA for characterizing contemporary biodiversity in complex and dynamic aquatic environments.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».