Fish community assessment with eDNA metabarcoding: effects of sampling design and bioinformatic filtering

Species richness is a metric of biodiversity that represents the number of species present in a community. Traditional fisheries assessments that rely on capture of organisms often underestimate true species richness. Environmental DNA (eDNA) metabarcoding is an alternative tool that infers species richness by collecting and sequencing DNA present in the ecosystem. Our objective was to determine how spatial distribution of samples and “bioinformatic stringency” affected eDNA-metabarcoding estimates of species richness compared with capture-based estimates in a 2.2 ha reservoir. When bioinformatic criteria required species to be detected only in a single sample, eDNAmetabarcoding detected all species captured with traditional methods plus an additional 11 noncaptured species. However, when we required species to be detected with multiple markers and in multiple samples, eDNA metabarcoding detected only seven of the captured species. Our analysis of the spatial patterns of species detection indicated that eDNA was distributed relatively homogeneously throughout the reservoir, except near the inflowing stream. We suggest that interpretation of eDNA metabarcoding data must consider the potential effects of water body type, spatial resolution, and bioinformatic stringency. Résumé : La richesse spécifique est une mesure de la biodiversité qui représente le nombre d’espèces présentes dans une communauté. Les évaluations traditionnelles des ressources halieutiques qui reposent sur la capture d’organismes sousestiment souvent la richesse spécifique réelle. Les méta-codes à barres d’ADN environnemental) (ADNe) constituent un autre outil qui permet d’inférer la richesse spécifique en recueillant et en séquençant l’ADN présent dans l’écosystème. Notre objectif consistait à déterminer comment la répartition spatiale des échantillons et la « rigueur bioinformatique » influent sur les estimations de la richesse spécifique reposant sur les méta-codes à barres d’ADNe par rapport aux estimations reposant sur la capture, dans un réservoir de 2,2 ha. Quand les critères bioinformatiques exigeaient la détection d’une espèce dans un seul échantillon, la méthode des méta-codes à barres d’ADNe a détecté toutes les espèces capturées par les méthodes traditionnelles en plus de 11 autres espèces non capturées. Toutefois, quand il fallait que les espèces soient détectées sur la base de plus d’un marqueur et dans plus d’un échantillon, les méta-codes à barres d’ADNe n’ont détecté que sept des espèces capturées. Notre analyse de la répartition spatiale de la détection d’espèces indique que l’ADNe était réparti de manière assez uniforme dans tout le réservoir, sauf près de l’embouchure du cours d’eau qui l’alimente. Nous proposons que l’interprétation des données obtenues par la méthode des méta-codes à barres d’ADNe doit tenir compte des effets potentiels du type de plan d’eau, de la résolution spatiale et de la rigueur bioinformatique. [Traduit par la Rédaction]