Supervised machine learning is superior to indicator value inference in monitoring the environmental impacts of salmon aquaculture using eDNA metabarcodes.

Frühe, Larissa; Cordier, Tristan; Dully, Verena; Breiner, Hans-Werner; Lentendu, Guillaume; Pawlowski, Jan; Martins, Catarina; Wilding, Thomas A; Stoeck, Thorsten

Frühe, Larissa; Cordier, Tristan; Dully, Verena; Breiner, Hans-Werner; Lentendu, Guillaume; Pawlowski, Jan; Martins, Catarina; Wilding, Thomas A; Stoeck, Thorsten.

Afiliación

Frühe L; Ecology Group, Technische Universität Kaiserslautern, Kaiserslautern, Germany.
Cordier T; Department of Genetics and Evolution, University of Geneva, Geneva, Switzerland.
Dully V; Ecology Group, Technische Universität Kaiserslautern, Kaiserslautern, Germany.
Breiner HW; Ecology Group, Technische Universität Kaiserslautern, Kaiserslautern, Germany.
Lentendu G; Ecology Group, Technische Universität Kaiserslautern, Kaiserslautern, Germany.
Pawlowski J; Department of Genetics and Evolution, University of Geneva, Geneva, Switzerland.
Martins C; ID-Gene Ecodiagnostics Ltd, Geneva, Switzerland.
Wilding TA; Institute of Oceanology, Polish Academy of Sciences, Sopot, Poland.
Stoeck T; MOWI, Bergen, Norway.

Mol Ecol ; 30(13): 2988-3006, 2021 07.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32285497

Asunto(s)

Ecosistema; Salmón; Animales; Acuicultura; Biodiversidad; Código de Barras del ADN Taxonómico; Ambiente; Monitoreo del Ambiente; Noruega; Salmón/genética; Aprendizaje Automático Supervisado

Palabras clave

bacteria; ciliates; eDNA; environmental monitoring; random forest; salmon farming

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Salmón / Ecosistema Límite: Animals País/Región como asunto: Europa Idioma: En Revista: Mol Ecol Asunto de la revista: BIOLOGIA MOLECULAR / SAUDE AMBIENTAL Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Alemania

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