Sequencing streams: a molecular approach for monitoring macroinvertebrate biodiversity and metacommunity dynamics in an agricultural landscape
Notice bibliographique
Résumé
Freshwater habitats are under increased pressures from human-induced landscape changes, an aquatic biodiversity is declining at unprecedented rates. There are potentially millions of undescribed invertebrate taxa, and this massive proportion of unknown diversity can impede our understanding of community composition and the conservation of freshwater habitats. Aquatic macroinvertebrates are commonly used bioindicators of environmental condition, yet these groups present significant challenges for morphological identification. The incorporation of molecular identification (e.g., DNA metabarcoding) can provide greater resolution to detect patterns in taxonomic richness and species distributions. In this thesis, I evaluated the efficacy of \nmetabarcoding environmental DNA (eDNA) to capture the local community composition of aquatic macroinvertebrates in streams by comparing eDNA and tissue metabarcoding. I observed a significant lack of overlap between these two methods, suggesting that eDNA likely captures a different community altogether. Consequently, I used a bulk tissue approach to describe aquatic macroinvertebrate diversity in streams across a gradient of agricultural activity in Ontario, Canada. I observed over 1600 Operational Taxonomic Units (OTUs; a proxy for species) from 149 invertebrate families and described unprecedented taxonomic turnover amongst adjacent patches in the same stream. Samples collected only ten meters apart shared few OTUs and were largely comprised of rare taxa, suggesting that assembly of these communities is extremely variable, even at small distances. I built upon these results by incorporating DNA metabarcoding in a metacommunity ecology framework to describe the environmental and spatial factors which influence aquatic macroinvertebrate community composition. I found evidence that both environmental filtering and dispersal-based processes work in tandem to influence stream communities, though there was also a strong influence of stochastic assembly given the proportions of unexplained variation and extremely high turnover between streams. A temporal influence was also revealed since stream communities were more strongly influenced by agricultural activity in the spring. In general, agricultural land use influenced aquatic macroinvertebrate composition, yet these effects may be mitigated by a larger riparian buffer. This thesis demonstrates the utility of DNA metabarcoding for both biomonitoring and ecological applications and stresses the importance of integrative approaches for freshwater conservation and sustainable agricultural practices.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».