Congruence of Fish Community Diversity and Composition Estimates Using Water and Sediment (Benthic Surface and Trapped Suspended Solids) Based Environmental <scp>DNA</scp> in a Recently Restored Creek
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Environmental DNA (eDNA) metabarcoding is increasingly paired with electrofishing efforts for aquatic biomonitoring and it has been shown that aquatic eDNA and electrofishing can be complementary when used together. Sedimentary eDNA is also used when monitoring rivers but is infrequently paired with electrofishing. Additionally, the utility of capturing eDNA from suspended solids as an alternative sampling medium in freshwater systems has not been explored. In this study, we used a common universal 12S metabarcoding assay for fishes on three different eDNA sampling media (water, benthic surface sediments, and trapped suspended solids) to determine which most similarly estimated fish community diversity with paired electrofishing efforts in a recently restored creek in Guelph, Ontario, Canada. A mock community comprised of DNA extracts from fish inhabiting the system was used as a positive control for species detection. Estimates of species richness were most comparable between electrofishing and trapped suspended solids though water samples estimated the greatest overall species richness. However, all three eDNA sampling media were found to generate estimates of community diversity that were more similar to each other than they were to estimates from electrofishing. Differences in community diversity were associated most strongly with collection method, weakly with sampling site, and were not associated with sampling period. Additionally, an indicator species analysis revealed that the taxa discriminating between the eDNA and electrofishing methods were all taxa that could not be amplified from the mock community. These findings suggest that the dissimilarity in diversity and indicator species observed between eDNA and electrofishing sampling methods is being primarily driven by methodological limitations relating to primer specificity and resolution.
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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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».