Warming increases environmental DNA (eDNA) removal rates in flowing waters
Notice bibliographique
Résumé
The use of environmental DNA (eDNA) for aquatic conservation is emerging, but its value is limited by our understanding of how environmental factors like temperature impact eDNA persistence. Although elevated temperatures are known to increase eDNA decay in lakes and ponds, no studies have experimentally explored the effect of temperature on eDNA fate in flowing waters where physical removal could obscure the effect of temperature on decay rates. We compared eDNA removal rates in n=12 indoor, recirculating mesocosms under varying water temperatures (20, 23, 26°C) and found that, for small eDNA particles (0.2-1.0μm), removal rates were higher at the warmest temperature (Tukey’s post hoc, p ≤0.03) while removal rates were consistent across temperatures for larger eDNA particles (>1.0μm, Tukey’s, p<0.05). Consequently, smaller eDNA particles were removed faster than larger particles (>1.0μm) at 26 and 23°C (Tukey’s, p<0.001) compared to 20°C (Tukey’s, p=0.01), resulting in an increase in the proportion of the eDNA sample made up of small particles with downstream transport for the two warmer temperatures (beta linear model, p<0.001). This suggests eDNA removal in streams reflects a complex interplay between physical trapping and microbial degradation influenced by temperature. Consequently, differences in temperature between geographic locations, seasons, and climates could impact the fate and interpretation of eDNA, even in flowing waters where physical removal contributes substantially to eDNA fate.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».