Impact of <scp>CO<sub>2</sub></scp>‐Induced Aquatic Acidification on Environmental <scp>DNA</scp> and <scp>RNA</scp> Shedding and Persistence
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Anticipated future increases in CO 2 levels are predicted to have a diverse array of lethal and non‐lethal effects on the marine ecosystem. While there has been extensive research on the physiological impacts of ocean acidification on marine species, our understanding of how increasing levels of carbon dioxide affect the shedding and decay of environmental DNA and RNA (eDNA/eRNA) in marine habitats is limited. This may impede the effective adoption of environmental nucleic acid–based molecular tools for monitoring marine biodiversity and detecting rare or invasive species. In the present study, we conducted mesocosm experiments to determine the shedding and decay rate constants of eDNA and eRNA in M. gigas ( Magallana [ Crassostrea ] gigas ) using mitochondrially encoded tRNA leucine 1 ( mt‐tl1 ) marker at various partial pressures of CO 2 in seawater. To our knowledge, this is the first study manipulating seawater pH using CO 2 . We developed a sensitive and specific quantitative PCR‐based assay to detect M. gigas eDNA and eRNA. Higher CO 2 levels increased shedding rates, indicating greater organism stress and biological effects on oysters. Additionally, increased CO 2 accelerates DNA and RNA decay, suggesting that ocean acidification may impact the reliability of eDNA‐based biodiversity monitoring. Furthermore, eRNA displayed lower steady‐state concentrations and a shorter persistence time in comparison to eDNA, as is consistent with known biochemical properties of the molecules. These findings are presented in the context of previous work that adjusted pH through acid–base adjustment and temperature and highlight the importance of considering ocean acidification caused by differing CO 2 levels when using molecular tools for marine conservation and fisheries management.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».