DNA metabarcoding captures temporal and vertical dynamics of mesozooplankton communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, we evaluated how well DNA metabarcoding of environmental samples captures changes in marine mesozooplankton community composition to optimize the use of sequencing data for studying seasonal dynamics. Although DNA metabarcoding is increasingly used to monitor the distribution of marine communities, there is a lack of standardized methods, and it remains uncertain to what extent the DNA data reflects patterns of community dynamics observed by other methods. Zooplankton net samples were collected every second week throughout 2017 in the northern Salish Sea, British Columbia. We compared metabarcoding of two genetic markers (18S targeting eukaryotes and cytochrome oxidase I targeting invertebrates) with microscopic assessments of the zooplankton collected. We also evaluated how data transformation using relative abundance, presence/absence, and the eDNA-index, affects the linearity between the morphological and genetic methods. Despite low taxonomic agreement between DNA metabarcoding and microscopy, we found most biomass dominating genera to be well represented. Using the eDNA-index, we found a generally good congruence between the seasonal cycles observed with microscopy and DNA, and that discrete water samples analyzed with DNA metabarcoding can provide information on the vertical distributions of mesozooplankton genera. We conclude by presenting guidelines for future studies that aim to use DNA to study marine zooplankton community dynamics.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».