Sexing From Seawater: Application of Environmental <scp>DNA</scp> Beyond Species Detection for Cetaceans
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Anthropogenic pressures on marine ecosystems are intensifying, highlighting the need to bridge knowledge gaps for species at risk. Data deficiencies, particularly for species recovering from historic declines, such as marine megafauna like whales, hinder effective management. Understanding long‐term population viability and identifying any sex‐biased threats is important for cetacean conservation. Killer whales ( Orcinus orca ) and humpback whales ( Megaptera novaeangliae ) are well‐studied in the Northeast Pacific, making them ideal for optimizing noninvasive environmental DNA (eDNA) techniques for sex determination. We collected eDNA flukeprint samples from killer whales ( n = 67) and humpback whales ( n = 18), analyzing ZFX/ZFY gene amplification using conventional PCR to compare results against known sexes. Samples from killer whales exhibited higher ZFX/ZFY PCR amplification success (53%) compared with humpback whales (44%). However, the close social structure of this species likely contributed to only 54% of samples matching the known sex of whales sampled. Conversely, humpback whale samples accurately matched the known sexes of individuals (100%). These findings demonstrate eDNA's potential to replace more invasive biopsies for sex determination but highlight the need for further optimization regarding sampling protocols and species‐specific ZFX/ZFY amplification approaches. Additionally, eDNA flukeprint sampling also shows promise for other solitary cetaceans such as large rorquals ( Balaenoptera spp.), which remain among the most data‐deficient species.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».