Improved <scp>COI</scp> taxonomic assignment workflow enhances detection of invertebrates in environmental <scp>DNA</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental DNA (eDNA) metabarcoding is an increasingly popular and powerful tool in ecology, offering a non‐invasive method to assess biodiversity and monitor ecosystem health across diverse environments. While the mitochondrial cytochrome c oxidase subunit I (COI) gene is one of the most widely used markers for studying eukaryotic community dynamics, its taxonomic assignment process often suffers from low confidence and inconsistent results. In this study, we employed COI metabarcoding to investigate changes in invertebrate communities in Cultus Lake (British Columbia, Canada), over a 36‐month time series. To enhance taxonomic accuracy, we developed an enhanced COI workflow incorporating: (1) bacterial‐inclusive reference databases, (2) protein‐level alignment and cleanup procedures, and (3) taxon‐specific nucleotide refinements, thereby accounting for bacterial sequences, codon degeneracy, pseudogenes, and other erroneous sequences. Compared to 18S rRNA metabarcoding of the same samples, our improved COI workflow detected greater invertebrate diversity in Arthropoda and Rotifera, provided higher taxonomic resolution, and showed stronger correlations with microscopic zooplankton counts. Based on these findings, we recommend COI metabarcoding with our enhanced workflow for eDNA‐based studies of aquatic invertebrate communities.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 0,003 |
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 ».