EntoSieve:自动化大小分类昆虫批量样本,以帮助准确的超级编码和元编码
Aleida Ascenzi1,2, Lorenz Wührl3, Vivian Feng4,5
1Department of Biology and Biotechnologies "Charles Darwin", Sapienza University of Rome, Rome, Italy.
Molecular ecology resources
|March 11, 2025
概括
昆虫监测需要高效,具有成本效益的方法. 新的EntoSieve设备根据尺寸快速分类昆虫样本,改进基于DNA的生物多样性评估,并减少对大条码和元条码研究的污染.
科学领域:
- 生态生态学 生态生态学
- 分子生物学分子生物学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 广泛的昆虫减少需要标准化,具有成本效益的监测协议.
- 目前的分子方法,如metabarcoding面临的挑战与样本异质性,特别是身体大小,影响基于DNA的多样性评估.
- 现有的自动化,快速,非破坏性的尺寸分类解决方案缺乏.
研究的目的:
- 介绍EntoSieve,这是一款低成本的DIY电动仪器,用于解和对昆虫批量样本进行尺寸分类.
- 评估EntoSieve的效率和对标本完整性的影响.
- 为了证明该设备在准备样本以进行基于DNA的生物多样性分析中的实用性.
主要方法:
- 开发一种低成本的DIY电动仪器 (EntoSieve),使用易于获得的组件和3D打印的部件.
- 使用三种选协议,对三种昆虫批量样本 (>10,000个标本) 进行EntoSieve测试.
- 评估分类效率,处理时间和样本损坏.
主要成果:
- 在18-60分钟内,EntoSieve实现了高分类效率 (92%-99%).
- 发现样本损伤对于子样本来说并不显著.
- 该设备有效地将昆虫分离和分类成尺寸分数,最大限度地减少交叉污染.
结论:
- 恩托西夫 (EntoSieve) 为昆虫样品预处理提供了一个快速,低成本,低损害的解决方案.
- 这种设备有助于制作具有形态价值的超级条形码代码凭证.
- 预计EntoSieve将提高不同昆虫大小类的metabarcoding中的组成多样性评估的准确性.
