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Enregistrement W6927100766 · doi:10.26071/ogsl-2239bca5-c24a

Use of the MiFish Marker (12S) for the Development of an Approach for Characterizing Coastal Species Using Environmental DNA (eDNA)

2023· dataset· en· W6927100766 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueOGSL repository · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiphtheria, Corynebacterium, and Tetanus
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental DNADNA extractionSampling (signal processing)GenomicsMitochondrial DNAIdentification (biology)DNAgenomic DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species characterization by environmental DNA (eDNA) is a method that allows the use of DNA released into the environment by organisms from various sources (secretions, faeces, gametes, tissues, etc.). It is a complementary tool to standard sampling methods for the identification of biodiversity. This project provides a list of fish and marine mammal species whose DNA has been detected in water samples collected between 2019 and 2021 using the mitochondrial marker MiFish (12S). The surveys were carried out in the summer of 2019 (July 14-18) and (July 30 - August 5), in the fall of 2020 (October 27-28) and in the summer-fall of 2021 (May 31 - June 3) and (August 24-25) between Forestville and Godbout (Haute-Côte-Nord). Sampling was carried out between 1-50 meters depth in 91 stations, with 1 to 3 replicates per station. The surveys took place from the CCGS Leim and Clovert, as well as from the shore. Two liters of water were filtered through a 1.2 µm fiberglass filter. DNA extractions were performed with the DNeasy Blood and Tissues or PowerWater extraction kit (Qiagen). Negative field, extraction and PCR controls were added at the different stages of the protocol. The libraries were prepared either by Génome Québec (2019, 2020) or by the Genomics Laboratory of the Maurice-Lamontagne Institute (2021), then sequenced on a NovaSeq 4000 PE250 system by Génome Québec. The bioinformatics analysis of the sequences obtained was carried out using an analysis pipeline developed in the genomics laboratory. A first step made it possible to obtain a table of molecular operational taxonomic units (MOTU) using the cutadapt software for the removal of the adapters and the R package DADA2 for the filtration, the fusion, removal of chimeras and compilation of data. The MOTUs table was then corrected using the R package metabaR to eliminate the tag-jumping and take contaminants into consideration. Samples showing a strong presence of contaminating MOTUs were removed from the dataset. The MOTUs were also filtered to remove all remaining adapter sequences and also retain only those of the expected size (around 170 bp). Finally, taxonomic assignments were made on the MOTUs using the BLAST+ program and the NCBI-nt database. Taxonomic levels (species, genus or family) were assigned using a best match method (Top hit), with a threshold of 95%. Only assignments at the level of fish and marine mammals were considered, and the taxa detected were compared to a list of regional species, and corrected if necessary. The species detections of the different replicas have been combined. The file provided includes generic activity information, including site, station name, date, marker type, assignment types used for taxa identification, and a list of taxa or species. The list of taxa has been verified by a biodiversity expert from the Maurice-Lamontagne Institute. This project was funded by Fisheries and Oceans Canada's Coastal Environmental Baseline Program under the Oceans Protection Plan. This initiative aims to acquire baseline environmental data that contributes to the characterization of significant coastal areas and supports evidence-based assessments and management decisions to preserve marine ecosystems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2023
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Résumé présentoui

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