Data from: Residual eDNA detection sensitivity assessed by quantitative real-time PCR in a river ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have demonstrated that environmental DNA (eDNA) can be used to detect the presence of aquatic species, days to weeks after the target species has been removed. However, most studies used eDNA analysis in lentic systems (ponds or lakes), or in controlled laboratory experiments. While eDNA degrades rapidly in all aquatic systems, it also undergoes dilution effects and physical destruction in flowing systems, complicating detection in rivers. However, some eDNA (i.e. residual eDNA) can be retained in aquatic systems, even those subject to high flow regimes. Our goal was to determine residual eDNA detection sensitivity using quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT-PCR), in a flowing, uncontrolled river after the eDNA source was removed from the system; we repeated the experiment over two years. Residual eDNA had the strongest signal strength at the original source site and was detectable there up to 11.5 hours after eDNA source removal. Residual eDNA signal strength decreased as sampling distance downstream from the eDNA source site increased, and was no longer detectable at the source site 48 hours after the eDNA source water was exhausted in both experiments. This experiment shows that residual eDNA sampled in surface water can be mapped quantitatively using qRT-PCR, which allows a more accurate spatial identification of the target species location in lotic systems, and relative residual eDNA signal strength may allow the determination of the timing of the presence of target species.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,009 | 0,004 |
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 ».