Environmental <scp>DNA</scp> (<scp>eDNA</scp>) Quantitative Polymerase Chain Reaction‐Based Assays for Surveying 125 Taxa of Importance to North America
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Timely and accurate assessment of the presence of at‐risk or invasive species is critical for effective responses to climate change and human impacts. For example, at‐risk species are often difficult to find, while invasive species are often well established before their infiltration is detected using conventional surveying methods. However, all organisms release genetic material such as DNA into their surroundings, leaving traces of themselves that can be detected using environmental DNA (eDNA) methods. These approaches are powerful tools in the conservation toolbox, as they are transforming how risk assessments and the evaluation of mitigation and remediation effectiveness are done. Despite this, poorly performing tools hinder broad adoption of eDNA‐based detection methods, due in part to their associated high false negatives and false positives that can impair effective management decision‐making. iTrackDNA is a multi‐year, large‐scale applied research project that is addressing these concerns with researchers and end users from various sectors across North America. It is building end‐user capacity through innovative, accessible, socially responsible genomics‐based analytical eDNA tools for effective decision‐making by publishing 125 quantitative real‐time polymerase chain reaction (qPCR) primer/probe sets designed to detect key invertebrates, fish, amphibians, birds, reptiles, and mammals in coastal and inland ecosystems important to North America, with an emphasis on Canada. These 125 assays were designed to meet or exceed the new Canadian Standards Association (CSA) consensus‐based and multi‐stakeholder national standards for eDNA (CSA W214:21 and CSA W219:23). Herein, we describe how we applied eDNA assay design and validation approaches across a wide range of animal taxa to achieve compliance.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».