Biodiversity and spatial distribution of potentially ciguatera-causing dinoflagellates using DNA metabarcoding
Notice bibliographique
Résumé
Ciguatera poisoning (CP) is a foodborne disease caused by eating seafood containing ciguatoxins from benthic dinoflagellates of the genus Gambierdiscus. Moreover, the related Fukuyoa, which often coexists with Gambierdiscus, also produces potent marine toxins. Though CP is endemic to tropical regions, it is increasingly being reported elsewhere, including the Canary Islands (NE Atlantic). In the Balearic Islands (W Mediterranean), potentially ciguatoxin-producing species have been found frequently in recent years, but so far without documented CP. Since toxin production varies greatly among Gambierdiscus and Fukuyoa species, it is very important to be able to discriminate them and detect problematic species even when present in low densities. In this study we explored the potential of DNA metabarcoding targeting the D1-D2 LSU rDNA region to detect Gambierdiscus and Fukuyoa species alongside other dinoflagellates and microeukaryotes in the first such surveys of the studied archipelagos. The predominant species by far in the Balearics was G. australes, but in Gran Canaria, though abundant, it was often outnumbered by two more toxic species, G. excentricus and G. silvae. DNA metabarcoding recorded F. ruetzleri for the first time in the Canaries and G. carolinianus in the Balearics, both in very low relative abundance. A potential new species of Gambierdiscus ("occultus") was detected in three Balearic Islands and Gran Canaria. Extensive intragenomic variation in the D1-D2 marker was found. We could also characterize the broader dinoflagellate community, including other harmful species and also parasitoids that may affect the dynamics of the dinoflagellates present. This research shows the power of LSU rDNA-based metabarcoding for studying benthic microeukaryotic communities.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».