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Enregistrement W4407018781 · doi:10.70227/kjst9766

Optimization of Methods for the Collection of Larval Sea Lamprey Environmental DNA (eDNA) from Great Lakes Tributaries

2025· article· en· W4407018781 sur OpenAlexaboutno aff
Cameron D. Brown, Robert Hanner, Margaret F. Docker

Notice bibliographique

RevueLaurentian : · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceUniversity of ToledoGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésTributaryLampreyEnvironmental DNALarvaFisheryEnvironmental scienceEcologyGeographyBiologyBiodiversityCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Environmental DNA (eDNA) sampling and analysis have the potential to revolutionize species monitoring, but the effective implementation in field conditions remains uncertain. The current study addresses this knowledge gap by developing a robust eDNA sampling protocol for the detection of larval Sea Lamprey Petromyzon marinus in Great Lakes tributaries. Methods: Three experiments were conducted to optimize eDNA field sample collection. The first experiment compared the performance of 0.45-μm, 1.2-μm, 5.0-μm cellulose nitrate (CN) filters and a 1.5-μm glass-fiber filter to determine which filter consistently yielded the highest median DNA copy number. The second experiment evaluated the performance of two filtration devices for eDNA sample collection and filtration, an autosampler (Halltech OSMOS aquatic eDNA sampler, Halltech Environmental and Aquatic Research, Guelph, Ontario, Canada) and a handheld peristaltic pump. In the third experiment, a biweekly eDNA survey was conducted to investigate the temporal dynamics of spawning Sea Lamprey eDNA to determine at what point during the season only larval lamprey eDNA is detected. Results: Our findings indicate that CN filters with a pore size of 1.2 μm or 5.0 μm captured consistently the highest amount of eDNA, but the 5.0-μm CN filter was selected for routine use due to its superior performance and reduced risk of clogging. We found no significant performance differences between the OSMOS aquatic eDNA sampler and the peristaltic pump across three response variables (frequency of contaminated field negative controls, PCR inhibition, and positive detections), suggesting both devices can reliably be used. Moreover, our study found that the spawning Sea Lamprey eDNA signal attenuates approximately 4–6 weeks after the last adult Sea Lamprey capture, which is consistent with previous research. Discussion: By synthesizing the results, we provide a streamlined eDNA sampling protocol for larval Sea Lamprey monitoring. We recommend beginning eDNA sampling at least six weeks after the end of the estimated regional spawning period and using a 5.0-μm CN filter in combination with the OSMOS aquatic eDNA sampler, with the handheld peristaltic pump serving as a backup. This optimized approach improves the efficacy and reliability of eDNA-based monitoring.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,999

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,238 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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