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Enregistrement W7092308661 · doi:10.1002/edn3.70212

Comparison of <scp>DNA</scp> Extraction Methods for Detecting the Sea Otter ( <scp> <i>Enhydra lutris</i> </scp> ) in Marine Sediments

2025· article· en· W7092308661 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueEnvironmental DNA · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesHakai InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFisheries and Oceans CanadaGenome CanadaMitacsGenome British Columbia
Mots-clésOtterSeawaterSedimentExtraction (chemistry)DNA extractionEnvironmental DNADNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Environmental DNA (eDNA) preserved in sediments (sed‐eDNA) holds promise for improving our understanding of historical species occurrences and contemporary biomonitoring. However, uneven DNA distribution, DNA fragmentation, and polymerase chain reaction (PCR) inhibition present challenges to species detection. Herein, we evaluate the efficacy of sed‐eDNA methods to detect the presence of a patchily distributed marine mammal in a coastal marine ecosystem. We developed a targeted quantitative PCR (qPCR)‐based assay for the detection of sea otter ( Enhydra lutris ) DNA. This assay successfully amplified target DNA from aquaria occupied by sea otters and from two of eight seawater samples from areas where sea otters are often present. Additionally, we conducted an experiment to examine the utility of our assay in detecting sea otter DNA in sediment. We compared four sed‐eDNA extraction techniques and two DNA cleaning protocols in surface sediment samples taken from areas with varying sea otter occupancy. To test for DNA extraction efficiency, we used fish and chloroplast as endogenous controls. DNA quantity varied between the different extraction protocols and between the different DNA sample types. Sea otter DNA was detected at lower yields than expected, considering the presence of sea otters at the sampled sites. Furthermore, sediment cleaning protocols further reduced sed‐eDNA yield. Among the extraction methods tested, the Qiagen Powersoil Pro kit was most effective, yielding higher rates of target species detection with smaller input sediment amounts and no need for cleaning to remove PCR inhibitors. The present study lays the groundwork for large‐scale monitoring of marine mammals using sed‐eDNA and advances the use of sed‐eDNA detection as a valuable tool for reconstructing the temporal and spatial patterns of marine mammal presence. Importantly, we identify the need for a better understanding of the effects of marine sediment composition, mammal eDNA shedding rates, and DNA fragment size on detecting target sed‐eDNA.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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