Influence of killing method on <scp>L</scp>epidoptera <scp>DNA</scp> barcode recovery
Notice bibliographique
Résumé
The global DNA barcoding initiative has revolutionized the field of biodiversity research. Such large-scale sequencing projects require the collection of large numbers of specimens, which need to be killed and preserved in a way that is both DNA-friendly and which will keep voucher specimens in good condition for later study. Factors such as time since collection, correct storage (exposure to free water and heat) and DNA extraction protocol are known to play a role in the success of downstream molecular applications. Limited data are available on the most efficient, DNA-friendly protocol for killing. In this study, we evaluate the quality of DNA barcode (cytochrome oxidase I) sequences amplified from DNA extracted from specimens collected using three different killing methods (ethyl acetate, cyanide and freezing). Previous studies have suggested that chemicals, such as ethyl acetate and formaldehyde, degraded DNA and as such may not be appropriate for the collection of insects for DNA-based research. All Lepidoptera collected produced DNA barcodes of good quality, and our study found no clear difference in nucleotide signal strength, probability of incorrect base calling and phylogenetic utility among the three different treatment groups. Our findings suggest that ethyl acetate, cyanide and freezing can all be used to collect specimens for DNA analysis.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».