Automated eDNA and eRNA Profiling for Biodiversity Monitoring in Marine and Freshwater Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Automated sampling enables the collection and analysis of eDNA from regions that are limited by site access, sampling times, and operator safety. eDNA sampling devices must be rigorously tested against existing technologies to demonstrate fitness across different operational settings and sample quality. The Dartmouth Ocean Technologies, Inc. (DOT) automated eDNA sampler preserves samples and can be deployed at a range of temperatures and depths. The DOT sampler has previously been tested in marine environments for up to three months, with validation against manual protocols. In this study we tested the DOT sampler in four water bodies in Nova Scotia, Canada, with an expanded set of genetic analyses. We successfully profiled prokaryotes, eukaryotes, and fish using the 16S, 18S, and 12S ribosomal RNA genes respectively, in a brackish pond, a freshwater lake, and two marine harbours. eDNA samples collected by the DOT sampler were statistically concordant with manual Niskin-bottle samples in a range of aqueous habitats. We detected taxonomic groups consistent with the salinity level of each sampled habitat, including invasive species such as smallmouth bass and chain pickerel in the freshwater lake. One marine harbour was sampled at pre-defined time intervals in the days following a significant rainfall event during which site access was limited. We detected ten times as many probable fecal-associated bacteria by proportion at this site relative to the other marine harbour. Onboard preservation of samples in RNAlater allowed the identification of groups with different levels of metabolic activity, and shotgun metagenomic analysis identified key metabolic pathways and a small number of sequences with homology to known antimicrobial-resistance genes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».