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Enregistrement W6962843683 · doi:10.17632/xj3g36f76p

DNA metabarcoding of storage ethanol and conventional morphometric identification of stream macroinvertebrates (New Brunswick, Canada)

2018· dataset· en· W6962843683 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMendeley Data · 2018
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSTREAMSInvertebrateChironomidaeSampling (signal processing)MicrosatelliteDrainage basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stream macroinvertebrates were collected in 15 forest streams in northern New Brunswick, Canada. Within Black Brook (BB), we selected 12 low order streams and their respective catchment areas, which represented a gradient in forest harvesting intensity. The second location was in the unmanaged forest of Mount Carleton Provincial Park (MC) where three headwater streams were sampled. Invertebrates were collected by electroshocking (3 passes of 20 seconds separated by 10-second breaks) within a 100-cm long x 25-cm wide rectangular metal frame; then, five rocks within the rectangle were chosen and carefully inspected to capture attached macroinvertebrates which were added to the sample. This sampling procedure was repeated for 3 different stream riffles with one each at the upstream, middle and downstream sections of the 60-m sampling reach constituting subsamples. In the lab, aquatic insects were identified to genus, with the exception of Chironomidae and Simuliidae – which were identified to family, and classified according to their functional feeding group (FFG) using Merritt et al. (2008). Then, one piece of tissue (usually one leg, but the anterior or posterior end of the body in the case of Dipterans) was pulled from each individual and transferred into a single glass vial filled with 95% ethanol to form a pooled composite for each subsampling site and subsequently submitted for DNA metabarcoding analysis. Attached are the results of these conventional morphometric identifications (stream, replicate, order, family, genus, functional feeding group and number of individuals). DNA was isolated from the preservative ethanol and two fragments (BR5 and F230R) of the cytochrome C oxidase subunit 1 gene were amplified from each sample through a one-stage PCR. Bioinformatic methods involved processing sequence reads obtained from each subsample. Taxonomic assignments were performed using the stand-alone Ribosomal Database Classifier 2.12 with the CO1 Eukaryote v2 training set and they were only used if they met minimum bootstrap support cut-offs: genus bootstrap proportion (BP) >= 0.50, family BP >= 0.30, order BP >= 0.10.The final taxonomy table and FASTA file of exact sequence variants are included within the DNA metabarcoding folder. Using these two datasets, we compared stream macroinvertebrate community metrics based on conventional morphometrics vs. non-destructive DNA metabarcoding from storage ethanol to assess forest management impacts on headwater streams across a gradient of intensively managed forest catchments in eastern Canada. The two approaches demonstrated substantial congruence in the detection of taxa, but DNA metabarcoding from preservative ethanol identified significantly fewer genera (3.3 on average) and families (2.0) than conventional morphometrics. Further details on methods and results can be found in the associated article.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,238 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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