Validating a remote saliva collection tool for genomic analyses in free ranging dogs
Notice bibliographique
Résumé
Saliva is a well-established source of DNA for various applications due to its non-invasive collection and its provision of high-quality DNA. However, its use in wild and free-ranging animal research remains limited due to challenges in collection without direct animal handling. In this study, we developed and evaluated a hands-off saliva collection method designed for free-ranging domestic dogs (FRDs), serving as a model for non-invasive genetic sampling of wildlife. Our method utilized a funnel paired with a commercially available Performagene kit (DNA Genotek, Canada), presented to the dog in the presence of an operator. The dog was free to approach and interact with the apparatus, depositing saliva while trying to reach bait. We compared DNA yield and genotyping success from samples using this hands-off method with those collected via the manufacturer's recommended method. We collected 461 saliva samples from 326 FRDs, performing 750 DNA extractions. Samples collected by hand yielded significantly higher DNA concentrations after the first extraction attempt (mean = 46.3 ng/µL) than those collected using the hands-off method (mean = 32.2 ng/µL). Despite lower DNA concentrations, genotyping success did not significantly differ between methods, demonstrating that the hands-off method can yield DNA suitable for genomic analyses. The hands-off saliva collection method is a viable alternative to invasive sampling, addressing ethical concerns and enabling genomic studies in wild animals. Furthermore, our method mitigates sampling bias toward bold individuals, a common limitation in behavioral and genetic studies of free-ranging animals. With minor adaptations, this method could be applied across various species, including more elusive ones, contributing to conservation genetics and behavioral ecology research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».