Genetic Diversity Assessment of Island Endemic Species Using Environmental DNA Metabarcoding
Notice bibliographique
Résumé
The geographic isolation, coupled with small population sizes and the growing anthropogenic demands, makes island endemic species highly susceptible to genetic erosion. Conventional biodiversity evaluation techniques tend to be invasive, time-consuming, and spatially restricted, and thus, there is a need for scalable, non-invasive techniques. The paper tests the usefulness of environmental DNA (eDNA) metabarcoding for measuring genetic diversity among various endemic taxa on an island. Five ecologically distinct sites on the island (n = 135) were sampled for water and soil samples, after which high-throughput sequencing was performed on the mitochondrial COI and 12S rRNA gene regions. A bioinformatics analysis reported 92 distinct operational taxonomic units (OTUs), with an average sequencing depth per sample of 45,000 reads and a high detection sensitivity (>92). The genetic diversity indices showed an average to low level of heterozygosity (He = 0.22–0.71) in most species and a great reduction (about 35%) in the high disturbance of human beings (p < 0.01). Molecular variance (AMOVA) was analyzed, revealing that 62% of genetic variation was within populations and 38% was differentiated among the islands. In addition, rare or cryptic species accounted for almost one-fifth of total detections, indicating that the method is sensitive. Results indicate that eDNA metabarcoding is a powerful, non-invasive, and high-resolution technique for monitoring genetic diversity in delicate island ecosystems. The strategy has significant potential to advance conservation measures by identifying genetic bottlenecks and biodiversity degradation early. Altogether, the research highlights the potential of combining molecular methods with ecological surveillance to contribute to the sustainable management and conservation of endemic 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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».