Abstract Freshwater ecosystems are complex, diverse, and face multiple imminent threats that have led to changes in both structure and function. It is urgent that we develop and standardize monitoring tools that allow for rapid and comprehensive assessment of freshwater communities to understand their changing dynamics and inform conservation. Environmental DNA surveys offer a means to inventory and monitor aquatic diversity, yet most studies focus on one or a few taxonomic groups because of technical challenges. In this study, we (1) create an eDNA metabarcoding dataset (natural water bodies) with 14 validated primer pairs; (2) create a free online, user‐friendly tool for primer selection that can be used for any metabarcoding data (SNIPe); and (3) using SNIPe, explore our dataset to derive subsets of informative, cost‐effective primer pairs that maximize detection of freshwater diversity. We first evaluated the completeness of public reference sequence databases and the efficiency of 14 primer pairs in silico, in vitro on five mock communities (mix of DNA from tissues of select taxa), in vivo on water samples from aquarium samples with known taxonomic composition, and finally in vivo on water samples from freshwater systems in Eastern Canada. Results from analyses using SNIPe revealed that 13 or 14 primer pairs are necessary to recover 100% of the species in water samples (natural systems), but that four primer pairs are sufficient to recover almost 75% of taxa with little overlap. Our work highlights the power of eDNA metabarcoding for reconstructing freshwater communities, including prey, parasite, pathogen, invasive, and declining species. It also emphasizes the importance of marker choice on species resolution, and primer characteristics and filtering parameters on detection success and accuracy of biodiversity estimates. Together, these results highlight the usefulness of eDNA for freshwater monitoring and should prompt more studies of tools to survey all communities.

Freshwater ecosystems are complex, diverse and face a variety of imminent threats that have led to changes in both ecosystem structure and function. It is urgent that we develop and standardize monitoring tools allowing for rapid and comprehensive assessment of freshwater communities to understand their changing dynamics and to inform conservation. Environmental DNA surveys offer a means to inventory and monitor aquatic diversity, yet most studies focus on one or a few taxonomic groups only. In this study, we sought to 1) identify thoroughly validated, cost-efficient primer pair combinations that maximize detection of broad swaths of freshwater diversity, and 2) facilitate future primer pair selection by creating a free online and user-friendly tool. We first evaluated the completeness of public reference sequence databases and the efficiency of 14 primer pairs using an in silico approach, and then performed eDNA surveys using five mock communities (mix of DNA from tissues), water samples from aquarium samples with known taxonomic composition, and finally water samples from freshwater systems in Eastern Canada. We highlight the power of eDNA-based metabarcoding for reconstructing freshwater communities, including prey, parasite, pathogen, invasive, and declining species. Our work reveals the importance of the marker choice on species resolution, as well as the importance of degenerate primers, the length of the target fragment and the filtering parameters on detection success in water eDNA samples. Our new online tool SNIPe revealed that 13 to 14 primer pairs are necessary to recover 100% of the species in water samples (aquarium and natural systems), but four primer pairs are sufficient to recover almost 75% of taxa with little overlap. These results highlight the usefulness of eDNA for freshwater monitoring and should prompt more studies on tools to survey all-inclusive communities.

Abstract. The registration of full-moon remote sensing images constitutes a pivotal stage in the fusion analysis of multiple lunar remote sensing datasets. Addressing prevailing issues in automatic registration, such as the broad width of full-moon data, significant internal distortion, and texture distortion in high-latitude regions, this paper proposes a method for automatic matching and correction based on triangulation constraints. The approach employs a matching strategy progressing from coarse to fine and from sparse to dense. It optimizes and combines multiple existing matching algorithms, enhances the extraction of initial network points, constructs irregular triangulation networks using these points, conducts dense matching with each triangulation network as a basic unit, and introduces a geometric correction method based on triangulation network + grid (TIN + GRID) for the registration of full-moon data. For the matching of full-moon remote sensing images in high-latitude regions, a novel approach involving memory projection forward transformation-matching-projection inverse transformation is adopted. Through registration experiments with full-moon image data and an analysis of registration accuracy at different latitudes, the average mean square error is found to be less than 2 pixels. These results signify the efficacy of the proposed method in effectively addressing the automatic registration challenges encountered in full-moon remote sensing images.

Deoxynivalenol (DON) is one of the mostly concerned mycotoxins and several microbes showed bioremediation effects on DON toxic effects. In this study, the acute toxicity of a new DON degrading strain Achromobacter spanius P-9 with DON on zebrafish embryos and adults were firstly performed. For zebrafish embryos, bacterial concentrations of 2.5×10