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Enregistrement W4405824325 · doi:10.1002/edn3.70054

Taxonomic Blind Spots: A Limitation of Environmental DNA Metabarcoding‐Based Detection for Canadian Freshwater Fishes

2024· article· en· W4405824325 sur OpenAlex
Kevin C. Morey, Erika Myler, Robert Hanner, Gerald R. Tetreault

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental DNA · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesParks CanadaOntario GenomicsEnvironment and Climate Change CanadaMcMaster UniversityGenome Canada
Mots-clésEnvironmental DNABiologyZoologyEcologyFisheryBiodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT With increasing utilization of eDNA metabarcoding for fish community assessment, it is critical to identify, address, and communicate its capabilities and limitations. One limitation of great concern is the reliability of taxonomic coverage. Taxonomic blind spots, defined as consistent false negatives for specific taxa despite known presence, reduce corroboration with conventional surveys and can limit the uptake of eDNA metabarcoding for biomonitoring. These blind spots result from gaps in reference sequence libraries, issues with taxonomic resolution, inefficient binding of universal primers to the DNA of certain species, and ineffective collection during the sampling of eDNA. To explore this, a multiproject empirical dataset was compiled and analyzed to evaluate the taxonomic coverage of eDNA metabarcoding for a subset of Canadian freshwater fishes using a standardized workflow for two genetic markers: 12S MiFish‐U and Vertebrate COI. The compiled dataset consists of species lists generated by eDNA surveys, paired conventional surveys, and historical records. In total, 59 fish species across 15 families were evaluated of which approximately 40% were unable to be consistently detected by either marker because of a blind spot. The 12S and COI markers also differed in which kinds of blind spots were most frequently observed, with 12S markers exhibiting more reference and resolution blind spots and the COI marker exhibiting more unclassified blind spots. Additionally, in silico primer testing exhibited inconsistent predictions for amplification when using multiple software packages, suggesting the need for further in vitro analysis to troubleshoot primer‐related blind spots. This study highlights the impact of these blind spots in taxonomic coverage on eDNA metabarcoding studies of Canadian freshwater fishes. The limitations imposed by taxonomic blind spots should be addressed in future optimization efforts as eDNA metabarcoding sees broader acceptance as an applied method for fish biomonitoring.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,178 · 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