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Building food networks from molecular data: Bayesian or fixed-number thresholds for including links
Basic and Applied Ecology ( IF 3.8 ) Pub Date : 2021-02-01 , DOI: 10.1016/j.baae.2020.11.007 Alyssa R. Cirtwill , Peter Hambäck
Basic and Applied Ecology ( IF 3.8 ) Pub Date : 2021-02-01 , DOI: 10.1016/j.baae.2020.11.007 Alyssa R. Cirtwill , Peter Hambäck
Abstract DNA metabarcoding of faeces or gut contents has greatly increased our ability to construct networks of predators and prey (food webs) by reducing the need to observe predation events directly. The possibility of both false positives and false negatives in DNA sequences, however, means that constructing food networks using DNA requires researchers to make many choices as to which DNA sequences indicate true prey for a particular predator. To date, DNA-based food networks are usually constructed by including any DNA sequence with more than a threshold number of reads. The logic used to select this threshold is often not explained, leading to somewhat arbitrary-seeming networks. As an alternative strategy, we demonstrate how to construct food networks using a simple Bayesian model to suggest which sequences correspond to true prey. The networks obtained using a well-chosen fixed cutoff and our Bayesian approach are very similar, especially when links are resolved to prey families rather than species. We therefore recommend that researchers reconstruct diet data using a Bayesian approach with well-specified assumptions rather than continuing with arbitrary fixed cutoffs. Explicitly stating assumptions within a Bayesian framework will lead to better-informed comparisons between networks constructed by different groups and facilitate drawing together individual case studies into more coherent ecological theory. Note that our approach can easily be extended to other types of ecological networks constructed by DNA metabarcoding of pollen loads, identification of parasite DNA in faeces, etc.
中文翻译:
从分子数据构建食物网络:用于包含链接的贝叶斯或固定数量阈值
摘要 粪便或肠道内容物的 DNA 元条形码通过减少直接观察捕食事件的需要,大大提高了我们构建捕食者和猎物(食物网)网络的能力。然而,DNA 序列中出现假阳性和假阴性的可能性意味着,使用 DNA 构建食物网络需要研究人员做出许多选择,以确定哪些 DNA 序列表明特定捕食者的真正猎物。迄今为止,基于 DNA 的食物网络通常是通过包含具有超过阈值读数的任何 DNA 序列来构建的。用于选择此阈值的逻辑通常没有解释,导致网络看起来有些武断。作为替代策略,我们演示了如何使用简单的贝叶斯模型构建食物网络,以建议哪些序列对应于真正的猎物。使用精心选择的固定截止点获得的网络与我们的贝叶斯方法非常相似,尤其是当链接解析为猎物家族而不是物种时。因此,我们建议研究人员使用具有明确指定假设的贝叶斯方法重建饮食数据,而不是继续使用任意的固定截止值。在贝叶斯框架内明确陈述假设将导致不同群体构建的网络之间进行更明智的比较,并有助于将个别案例研究整合到更连贯的生态理论中。请注意,我们的方法可以很容易地扩展到通过花粉负荷的 DNA 元条形码、粪便中寄生虫 DNA 的鉴定等构建的其他类型的生态网络。特别是当链接被解析为猎物家族而不是物种时。因此,我们建议研究人员使用具有明确指定假设的贝叶斯方法重建饮食数据,而不是继续使用任意的固定截止值。在贝叶斯框架内明确陈述假设将导致不同群体构建的网络之间进行更明智的比较,并有助于将个别案例研究整合到更连贯的生态理论中。请注意,我们的方法可以很容易地扩展到通过花粉负荷的 DNA 元条形码、粪便中寄生虫 DNA 的鉴定等构建的其他类型的生态网络。特别是当链接被解析为猎物家族而不是物种时。因此,我们建议研究人员使用具有明确指定假设的贝叶斯方法重建饮食数据,而不是继续使用任意的固定截止值。在贝叶斯框架内明确陈述假设将导致不同群体构建的网络之间进行更明智的比较,并有助于将个别案例研究整合到更连贯的生态理论中。请注意,我们的方法可以很容易地扩展到通过花粉负荷的 DNA 元条形码、粪便中寄生虫 DNA 的鉴定等构建的其他类型的生态网络。因此,我们建议研究人员使用具有明确指定假设的贝叶斯方法重建饮食数据,而不是继续使用任意的固定截止值。在贝叶斯框架内明确陈述假设将导致不同群体构建的网络之间进行更明智的比较,并有助于将个别案例研究整合到更连贯的生态理论中。请注意,我们的方法可以很容易地扩展到通过花粉负荷的 DNA 元条形码、粪便中寄生虫 DNA 的鉴定等构建的其他类型的生态网络。因此,我们建议研究人员使用具有明确指定假设的贝叶斯方法重建饮食数据,而不是继续使用任意的固定截止值。在贝叶斯框架内明确陈述假设将导致不同群体构建的网络之间进行更明智的比较,并有助于将个别案例研究整合到更连贯的生态理论中。请注意,我们的方法可以很容易地扩展到通过花粉负荷的 DNA 元条形码、粪便中寄生虫 DNA 的鉴定等构建的其他类型的生态网络。在贝叶斯框架内明确陈述假设将导致不同群体构建的网络之间进行更明智的比较,并有助于将个别案例研究整合到更连贯的生态理论中。请注意,我们的方法可以很容易地扩展到通过花粉负荷的 DNA 元条形码、粪便中寄生虫 DNA 的鉴定等构建的其他类型的生态网络。在贝叶斯框架内明确陈述假设将导致不同群体构建的网络之间进行更明智的比较,并有助于将个别案例研究整合到更连贯的生态理论中。请注意,我们的方法可以很容易地扩展到通过花粉负荷的 DNA 元条形码、粪便中寄生虫 DNA 的鉴定等构建的其他类型的生态网络。
更新日期:2021-02-01
中文翻译:
从分子数据构建食物网络:用于包含链接的贝叶斯或固定数量阈值
摘要 粪便或肠道内容物的 DNA 元条形码通过减少直接观察捕食事件的需要,大大提高了我们构建捕食者和猎物(食物网)网络的能力。然而,DNA 序列中出现假阳性和假阴性的可能性意味着,使用 DNA 构建食物网络需要研究人员做出许多选择,以确定哪些 DNA 序列表明特定捕食者的真正猎物。迄今为止,基于 DNA 的食物网络通常是通过包含具有超过阈值读数的任何 DNA 序列来构建的。用于选择此阈值的逻辑通常没有解释,导致网络看起来有些武断。作为替代策略,我们演示了如何使用简单的贝叶斯模型构建食物网络,以建议哪些序列对应于真正的猎物。使用精心选择的固定截止点获得的网络与我们的贝叶斯方法非常相似,尤其是当链接解析为猎物家族而不是物种时。因此,我们建议研究人员使用具有明确指定假设的贝叶斯方法重建饮食数据,而不是继续使用任意的固定截止值。在贝叶斯框架内明确陈述假设将导致不同群体构建的网络之间进行更明智的比较,并有助于将个别案例研究整合到更连贯的生态理论中。请注意,我们的方法可以很容易地扩展到通过花粉负荷的 DNA 元条形码、粪便中寄生虫 DNA 的鉴定等构建的其他类型的生态网络。特别是当链接被解析为猎物家族而不是物种时。因此,我们建议研究人员使用具有明确指定假设的贝叶斯方法重建饮食数据,而不是继续使用任意的固定截止值。在贝叶斯框架内明确陈述假设将导致不同群体构建的网络之间进行更明智的比较,并有助于将个别案例研究整合到更连贯的生态理论中。请注意,我们的方法可以很容易地扩展到通过花粉负荷的 DNA 元条形码、粪便中寄生虫 DNA 的鉴定等构建的其他类型的生态网络。特别是当链接被解析为猎物家族而不是物种时。因此,我们建议研究人员使用具有明确指定假设的贝叶斯方法重建饮食数据,而不是继续使用任意的固定截止值。在贝叶斯框架内明确陈述假设将导致不同群体构建的网络之间进行更明智的比较,并有助于将个别案例研究整合到更连贯的生态理论中。请注意,我们的方法可以很容易地扩展到通过花粉负荷的 DNA 元条形码、粪便中寄生虫 DNA 的鉴定等构建的其他类型的生态网络。因此,我们建议研究人员使用具有明确指定假设的贝叶斯方法重建饮食数据,而不是继续使用任意的固定截止值。在贝叶斯框架内明确陈述假设将导致不同群体构建的网络之间进行更明智的比较,并有助于将个别案例研究整合到更连贯的生态理论中。请注意,我们的方法可以很容易地扩展到通过花粉负荷的 DNA 元条形码、粪便中寄生虫 DNA 的鉴定等构建的其他类型的生态网络。因此,我们建议研究人员使用具有明确指定假设的贝叶斯方法重建饮食数据,而不是继续使用任意的固定截止值。在贝叶斯框架内明确陈述假设将导致不同群体构建的网络之间进行更明智的比较,并有助于将个别案例研究整合到更连贯的生态理论中。请注意,我们的方法可以很容易地扩展到通过花粉负荷的 DNA 元条形码、粪便中寄生虫 DNA 的鉴定等构建的其他类型的生态网络。在贝叶斯框架内明确陈述假设将导致不同群体构建的网络之间进行更明智的比较,并有助于将个别案例研究整合到更连贯的生态理论中。请注意,我们的方法可以很容易地扩展到通过花粉负荷的 DNA 元条形码、粪便中寄生虫 DNA 的鉴定等构建的其他类型的生态网络。在贝叶斯框架内明确陈述假设将导致不同群体构建的网络之间进行更明智的比较,并有助于将个别案例研究整合到更连贯的生态理论中。请注意,我们的方法可以很容易地扩展到通过花粉负荷的 DNA 元条形码、粪便中寄生虫 DNA 的鉴定等构建的其他类型的生态网络。