A strong relationship between environmental DNA metabarcoding and rank-based abundance of fish
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increasingly, molecular methods of species monitoring are integrated into freshwater biodiversity surveys and fisheries management. Inferring organism abundance or biomass from sequence counts derived from metabarcoding data has been an exciting but contentious concept in the biomonitoring community for some time. Although demonstrating a strong correlation with abundance has proven difficult, many researchers have assumed that quantitative metabarcoding data can at least provide broad-scale ranking of abundance. However, robust field validations of this widely-held assumption remain scarce. Here, we analyse metabarcoding read counts of fish eDNA data derived from 20 lakes and use betabinomial mixed effects models to compare this to rank abundance generated from long-term fish survey data. Rank abundance data for 18 species was generated within-species across-sites, meaning that ranks compare the abundance of the same species in different lakes. We also investigated a possible allometric effect on eDNA production by analysing a subset of data for effects of fish body mass on the amount of eDNA sequences. We found a good relationship between species-specific eDNA sequences and within-species rank abundance categories for fishes, with rare fish producing 3% of sequences in a library, moderately abundant producing 7% and abundant fish producing 29%, according to model predictions. We found a small negative effect of body mass on the amount of eDNA sequences, where the proportion of reads recovered significantly decreased with increased mean body mass of the population. Synthesis and applications: The benefit of this approach is the potential for rapid assessment of rank abundance for multiple species, including smaller species which are often missed by conventional methods such as gillnetting, with relatively low amounts of additional effort. This approach will assist practitioners taking a species-based approach to freshwater habitat management in lakes worldwide.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».