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Enregistrement W4407184115 · doi:10.1002/edn3.70059

<scp>eDNA</scp> Sampling Systems for Salmon Ecosystem Monitoring

2025· article· en· W4407184115 sur OpenAlexafffundabout
Christoph Deeg, Rob Saunders, Christopher Tam, Karia H. Kaukinen, Shaorong Li, Arthur L. Bass

Notice bibliographique

RevueEnvironmental DNA · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensNuu Chah Nulth Tribal CouncilUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesPacific Salmon Foundation
Mots-clésEcosystemSampling (signal processing)Environmental scienceFisheryEnvironmental DNAEcologyEnvironmental resource managementComputer scienceBiologyBiodiversityTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Environmental DNA (eDNA) is transforming the way aquatic ecosystems are monitored and managed by scientists, resource managers, ENGOs, First Nations communities, and citizen scientists alike. However, available sampling systems currently don't allow for combined high filtration volumes, rapid sample collection, and preservation in the field, thus far hindering broad scale eDNA studies in the ocean specifically for small and medium scale organizations. To overcome these challenges, several modular water sampling systems that utilize hollow‐membrane (HM) filtration cartridges were developed by RKS laboratories and tested by the Fisheries and Oceans, Canada, Molecular Genetics Laboratory. Compared to Sterivex filters, an industry standard for eDNA filtration, the HM filtration cartridges allowed for a six‐fold increase in filtration volume and threefold increase in filtration speed. The field sampling systems, which combine pumps, a programmable controller, an air pump, an ozone generator, and up to eight filters at once, enabled efficient direct eDNA filtration from diverse aquatic environments, from creeks to the open ocean. To evaluate ease of deployment, we present the results of a 3 day workshop where technical staff of an Indigenous resource management organization, without any prior knowledge in eDNA sampling, were trained and performed independent eDNA sample collection. The samples were analyzed by metabarcoding and qPCR to reveal the distributions of salmon and other species co‐occurring in salmon ecosystems, from large ephemeral predators, to the planktonic prey of salmon, even including their pathogens. In this example study, we further observed a substantial shift in community composition in the vicinity of aquaculture facilities where marine species associated with aquaculture feed were detected in freshwater at high relative abundance. This study demonstrates how these sampling systems provide an efficient entry point for small and medium scale organizations to utilize eDNA to fulfill their research and monitoring objectives.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,239
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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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