Determining sex of Steller and California sea lions utilizing qPCR analysis of scat
Notice bibliographique
Résumé
Developing methods to identify the sex of pinniped depositors from scat describes demographics of sampled populations and may reveal differential prey consumption between males and females. Sex-specific diet information determines predator impacts on prey populations and informs ecosystem management decisions. Matejusová (et al. 2013) developed qPCR methods to determine the sex of wild harbor seals (Phoca vitulina) from collected scat, which allowed scientists to document sex-specific diet differences across spatial and temporal scales in the Salish Sea (Schwarz et al. 2018). We expand on these methods by developing assays to determine sex from Steller (Eumetopias jubatus) and California (Zalophus californianus) sea lion scats. We acquired scat samples from California and Steller sea lion individuals of known sex housed in the Vancouver and Seattle aquariums. DNA was extracted using a QIAamp Fast DNA Stool Mini Kit and NucleoSpin® DNA Stool extraction kit. Novel Taqman gene expression assays were designed using distinct regions within the zinc-finger X-linked gene (ZFX) and sex-determining region Y gene (SRY) of Steller and California sea lions to be used in qPCR signal amplification. Once finalized, this protocol can be implemented to validate differential prey consumption of male and female Steller and California sea lions in wild populations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».