Canadian Freshwater Fish Detectionwith Genetics
Notice bibliographique
Résumé
Environmental DNA (eDNA) sampling is now routinely utilized to detect aquatic species of conservation concern. Due to the high sensitivity of eDNA assays, DNA sampling can be very effective even when target DNA occurs in low concentrations. However, genetic sequences can be almost identically shared by closely related fish species, constraining the taxonomic resolution of eDNA assays that depend on base pair mismatches to differentiate between taxa. Commonly used metabarcoding assays target sequences approximately 100-150 base pairs in length. To improve taxonomic resolution, we designed two novel universal eDNA metabarcoding (12S) primers that target sequence fragments with significantly greater lengths (250 and 320 base pairs). To validate the amplification of each primer set, we created a list of 21 species from a variety of Canadian freshwater fish taxonomic groups, including, but not limited to, lamprey, sturgeon, and major teleost (bony) fish groups. Overall, the assays successfully amplified all selected species, but Lamprey exhibited limited amplification. To further assess marker performance, we conduct a full-factorial experiment in which DNA from artificial communities is spiked into environmental DNA samples. Mock communities will vary in i) the number of species present (7 or 15 species); and (ii) the distribution of DNA concentrations across species (a few common/mostly rare, even distribution, a few rare/mostly common). Detecting endangered and rare fish species and monitoring their environments is essential for wildlife conservation and management. The metabarcoding assays designed herein will improve the capacity to locate species of conservation concern and facilitate the detection of invasive 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».