Neotropical Bats: Estimating Species Diversity with DNA Barcodes
Notice bibliographique
Résumé
DNA barcoding using the cytochrome c oxidase subunit 1 gene (COI) is frequently employed as an efficient method of species identification in animal life and may also be used to estimate species richness, particularly in understudied faunas. Despite numerous past demonstrations of the efficiency of this technique, few studies have attempted to employ DNA barcoding methodologies on a large geographic scale, particularly within tropical regions. In this study we survey current and potential species diversity using DNA barcodes with a collection of more than 9000 individuals from 163 species of Neotropical bats (order Chiroptera). This represents one of the largest surveys to employ this strategy on any animal group and is certainly the largest to date for land vertebrates. Our analysis documents the utility of this tool over great geographic distances and across extraordinarily diverse habitats. Among the 163 included species 98.8% possessed distinct sets of COI haplotypes making them easily recognizable at this locus. We detected only a single case of shared haplotypes. Intraspecific diversity in the region was high among currently recognized species (mean of 1.38%, range 0-11.79%) with respect to birds, though comparable to other bat assemblages. In 44 of 163 cases, well-supported, distinct intraspecific lineages were identified which may suggest the presence of cryptic species though mean and maximum intraspecific divergence were not good predictors of their presence. In all cases, intraspecific lineages require additional investigation using complementary molecular techniques and additional characters such as morphology and acoustic data. Our analysis provides strong support for the continued assembly of DNA barcoding libraries and ongoing taxonomic investigation of bats.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».