Incorporating DNA barcodes into a multi-year inventory of the fishes of the hyperdiverse Lower Congo River, with a multi-gene performance assessment of the genus<i>Labeo</i>as a case study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Here we describe preliminary efforts to integrate DNA barcoding into an ongoing inventory of the Lower Congo River (LCR) ichthyofauna. The 350 km stretch of the LCR from Pool Malebo to Boma includes the world's largest river rapids. The LCR ichthyofauna is hyperdiverse and rich in endemism due to high habitat heterogeneity, numerous dispersal barriers, and its downstream location in the basin. MATERIALS AND METHODS: We have documented 328 species from the LCR, 25% of which are thought to be endemic. In addition to detailing progress made to generate a reference sequence library of DNA barcodes for these fishes, we ask how DNA can be used at the current stage of the Fish Barcode of Life initiative, as a work in progress currently of limited utility to a wide audience. Two possibilities that we explore are the potential for DNA barcodes to generate discrete diagnostic characters for species, and to help resolve problematic taxa lacking clear morphologically diagnostic characters such as many species of the cyprinid genus Labeo, which we use as a case study. RESULTS: Our molecular analysis helped to clarify the validity of some species that were the subject of historical debate, and we were able to construct a molecular key for all monophyletic and morphologically recognizable species. Several species sampled from across the Congo Basin and widely distributed throughout Central and West Africa were recovered as paraphyletic based on our molecular data. CONCLUSION: Our study underscores the importance of generating reference barcodes for specimens collected from, or in close proximity to, type localities, particularly where species are poorly understood taxonomically and the extent of their geographical distributions have yet to be established.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle