Exploring winter diet, gut microbiota and parasitism in caribou using multi-marker metabarcoding of fecal DNA
Notice bibliographique
Résumé
In conservation strategies, getting precise and repeatable information on the species' diet and health without relying on invasive or laborious methods is challenging. Here, we developed an efficient and non-invasive workflow for the sequencing and analysis of four taxonomic markers from fecal DNA to characterize the gut microbiota, parasites, and plants and lichens composing the winter diet of caribou (Rangifer tarandus), Canada's most iconic endangered species. Sequencing of the 18S rRNA gene of eukaryotes from seven locations in Manitoba and Saskatchewan, Canada, allowed for the detection of five genera of parasites in caribou feces (including Nematodirella and Parelaphostrongylus) with variable frequency of occurrence depending on sampling location and sex. Our workflow also revealed a rich winter plant and lichen diet in caribou, with respectively 29 and 18 genera identified across all samples through plant and fungal ITS2 sequencing. Relationships between the gut microbiota and both the diet and parasite richness were also identified. Of note, the Central Saskatchewan sampling location was characterized by a clearly distinct gut microbiota which could be linked to an epiphytic lichen-rich diet. Overall, our results showed the potential of this multi-marker DNA metabarcoding workflow as an efficient tool to provide insights into the species biology and ecology.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».