A mesocosm comparison of laboratory‐based and on‐site eDNA solutions for detection and quantification of striped bass (Morone saxatilis) in marine ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Environmental effects monitoring in marine ecosystems are challenging, particularly in dynamic macrotidal settings like the Bay of Fundy. Environmental DNA provides a useful tool for determining species presence in such challenging places to access and sample. Moreover, recent studies showing a link between eDNA concentration and fish density/biomass reveal the great promise for eDNA tools to improve biodiversity assessments in marine environments. Three mesocosm experiments were conducted to assess the accuracy and precision of a hand-held point-of-need (PoN) tool for quantitative polymerase chain reaction (qPCR) assay for eDNA detection of striped bass (Morone saxatilis) versus conventional laboratory-based eDNA techniques. The first of these experiments determined that striped bass eDNA was reliably detected using either of the laboratory-based or PoN platforms, with some variation observed in the estimates of eDNA concentrations derived from each. Next, a time series experiment established that eDNA in water samples collected within a 24-hour period of exposure to striped bass was reliably and consistently detectable with either platform. Our final experiment found that the relationship between eDNA concentrations and manipulated striped bass stocking densities was significant and positive based on results from each of the laboratory-based or PoN platforms. Our results validate and advance eDNA approaches towards environmental monitoring efforts and demonstrate the potential for real-time eDNA tools to quantify and identify the spatial and temporal distribution of species-at-risk in an open ocean environment.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».