来自昆虫元编码的发生率和丰度估计的准确性

科学领域:

• 生态生态学 生态生态学
• 遗传学 是一个遗传学.
• 生物信息学是一种生物信息学.

背景情况:

• 用大量样本的高通量测序来评估昆虫生物多样性的DNA元编码至关重要.
• 方法选择对元编码数据的准确性产生重大影响,但仍未得到充分探索.

研究的目的:

• 评估溶解方法 (非破坏性与破坏性同质化) 如何影响昆虫群体的恢复.
• 为了确定metabarcoding在捕获物种丰富性的全面性.
• 评估入的有效性,提高丰度估计和物种丰度估计的整体准确性.

主要方法:

• 使用生物多样性调查的4749个批量样本评估了昆虫的metabarcoding准确性.
• 在856个样本上,轻度溶解与破坏性同质化处理进行了比较.
• 嵌入生物和合成尖端插入以校准丰富度估计.
• 根据15个样本与个别条形码标本的验证发生率和丰度估计.

主要成果:

• 溶解方法显示出对特定类别的偏差:轻度溶解有利于小/软体昆虫,而同质化有利于大/硬化昆虫.
• 生物尖端引入显著降低了每个标本的读数变异,特别是在同质化样本中.
• 合成的spike-ins的效果不如生物的效果.
• 准确的物种丰度估计 (+/-1个体) 在72.9%的事件中使用贝叶斯分析与尖端校准实现了.

结论:

• 通过DNA元编码可以实现合理准确的物种丰度估计.
• 溶解方法引入了不同的分类物种特异性偏差,同质化通常会提高准确性.
• 生物间接插入比合成插入更提高了准确性,有助于强大的生物多样性监测.