Fine-scale ecological biomonitoring in a large, complex agriculturally impacted watershed via eDNA metabarcoding
Notice bibliographique
Résumé
Abstract DNA-based approaches utilizing high-throughput sequencing (HTS) (e.g. DNA metabarcoding) have revolutionized ecological biomonitoring by providing higher sample throughput, greater reproducibility, and better cost-benefits compared to traditional morphology-based bioassessment studies. Here, we utilized DNA metabarcoding in a watershed in Ontario (Canada) dominated by agricultural land uses. Our aim is to understand patterns of biodiversity in benthic taxa from data generated and inferred at various taxonomic scales and to compare these findings with over a decade of traditional morphological data. We sampled 18 watercourses during summer and fall 2023, spanning a forested-to-agricultural land-use gradient. We found significant differences between metabarcoding and historical morphology data where DNA provided more richness values at both the species (p = 2×10 -5 ) and order (p = 0.008) levels. Whereas the morphology dataset contained many unresolved taxa, DNA metabarcoding captured a broader taxonomic breadth with diverse genetic profiles among taxa. Non-metric multidimensional scaling (NMDS) analyses on DNA metabarcoding data produced tighter clusters, more precise separation by land use, and greater consistency across taxonomic scales. Both urban context and land use had significant associations with metabarcoding patterns observed, with differences being strongest between agriculturally-dominated and primarily forested sites (median R² ≈ 0.08-0.11). We also found strong, consistent environmental signals linked to agricultural settings, such as water conductivity and turbidity, and pH. Altogether, our DNA-based results demonstrate the differences in community composition among different land uses in this watershed. Importantly, our work highlights the need for more taxonomic resolution (obtained through DNA analysis) to decipher community changes linked to anthropogenic and environmental drivers, as morphological data alone may lack the precision needed to capture these patterns.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».