Multi‐locus species delimitation in closely related animals and fungi: one marker is not enough
Notice bibliographique
Résumé
Despite taxonomy's 250-year history, the past 20 years have borne witness to remarkable advances in technology and techniques, as well as debate. DNA barcoding has generated a substantial proportion of this debate, with its proposition that a single mitochondrial sequence will consistently identify and delimit species, replacing more evidence-rich and time-intensive methods. Although mitochondrial DNA (mtDNA) has since been the focus of voluminous discussion and case studies, little effort has been made to comprehensively evaluate its success in delimiting closely related species. We have conducted the first broadly comparative literature review addressing the efficacy of molecular markers for delimiting such species over a broad taxonomic range. By considering only closely related species, we sought to avoid confusion of success rates with those due to deeply divergent taxa. We also address whether increased population-level or geographic sampling affects delimitation success. Based on the results from 101 studies, we found that all marker groups had approximately equal success rates (~70%) in delimiting closely related species and that the use of additional loci increased average delimitation success. We also found no relationship between increased sampling of intraspecific variability and delimitation success. Ultimately, our results support a multi-locus integrative approach to species delimitation and taxonomy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».