Stomach Content <scp>DNA</scp> ( <scp>scDNA</scp> ) Detection and Quantification for Predator Diet Assessment Using High‐Throughput Nanofluidic Chip Technology: Species‐Specific <scp>qPCR</scp> Assay Panel Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
Stomach content DNA (scDNA) analyses have become the standard practice for measuring trophic interactions. scDNA metabarcoding has provided broadscale diet composition data but can potentially underestimate certain prey species, as many of the recovered sequence reads come from predator-derived DNA, potentially resulting in incomplete diet information. Targeted detection (quantitative real-time PCR-qPCR) strategies allow for single-species detection from complex multispecies scDNA mixtures. A recent advancement in qPCR technology, high-throughput qPCR (HT-qPCR), allows simultaneous multispecies targeted detection and quantification of candidate species. Here, we describe the development and validation of a panel of single-species qPCR assays targeting the CO1 region of 28 prey fishes from the Great Lakes. We performed a three-step validation procedure for all assays using high-throughput OpenArray nanofluidic technology, measuring assay sensitivity, specificity and interference. Specifically, all assays were measured against dilution series of both target and non-target species DNA with detection limits ranging from 0.00503 pg to 0.0221 ng template DNA per reaction. Assays were tested for interference (e.g., PCR inhibitor) effects by creating artificial scDNA samples spiked with serially diluted target species DNA, resulting in a range of reduction in sensitivity (range = 0.0-125x fold). We validated the OpenArray qPCR assays using individual full-reaction TaqMan qPCR for nine of the assays, finding similar sensitivity despite expectations for the loss of sensitivity in the nanoscale reactions. HT-qPCR targeted detection has the potential to revolutionise scDNA (and eDNA) monitoring by significantly reducing laboratory effort to provide sensitive, targeted and quantitative detection data for multiple species simultaneously.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».