Using eDNA tools to examine the impact of kelp farming on underlying sediments
Notice bibliographique
Résumé
Using environmental DNA (eDNA)-based tools, we examined sediments underlying a ~ 1.25 hectare commercial kelp farm in the Gulf of Maine growing sugar kelp (Saccharina latissima) for two farming seasons, post-harvest. Two eDNA methods were used: a newly designed S. latissima-specific digital polymerase chain reaction (dPCR) assay targeting the cytochrome oxidase subunit I (COI) mitochondrial gene, as well as metabarcoding for the 16S and 18S ribosomal RNA (rRNA) genes, to examine overall bacterial, archaeal, and eukaryotic diversity. Sediment carbon and nitrogen content was analyzed using isotope ratio mass spectrometry (IRMS) as more traditional indicators of potential kelp biomass-derived nutrient enrichment in the benthos. When targeted sampling sites were added inside the footprint of the farm lease area in year two of the study, dPCR data showed subtle but significant differences between sediment samples inside and outside of the farm, with mean S. latissima COI gene copies from cores taken inside the farm being ~8% greater than mean values outside the farm. The highest COI copy numbers in marine sediments were from sites with observed accumulation of kelp biomass, while there was no conclusive difference in carbon and nitrogen content of those same sediment samples. Metabarcoding data also revealed subtle differences in taxa associated with sediments inside and outside the farm. For example, microbial taxa that correlated with kelp eDNA from cores within the farm included the families Rhodothermaceae, Rubritaleaceae, Flavobacteriaceae, Prolixibacteraceae, Nitrosomonadaceae, Nitrincolaceae and Rubinisphaeraceae. However, the majority of the above taxa were low in relative abundance, with only Flavobacteriaceae ranking among the top 30 most abundant and prevalent families in these sediments. In summary, this study demonstrates the sensitivity and specificity of eDNA tools to detect potential ecological and anthropogenic effects in marine sediments, beyond that of bulk nutrient and stable isotope analyses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».