Countering criticisms of single mitochondrial DNA gene barcoding in birds
Notice bibliographique
Résumé
General criticisms of a single mtDNA gene barcodes include failure to identify newly evolved species, use of species-delimitation thresholds, effects of selective sweeps and chance occurrence of reciprocal monophyly within species, inability to deal with hybridization and incomplete lineage sorting, and superiority of multiple genes in species identification. We address these criticisms in birds because most species are known and thus provide an ideal test data set, and we argue with selected examples that with the exception of thresholds these criticisms are not problematic for avian taxonomy. Even closely related sister species of birds have distinctive COI barcodes, but it is not possible to universally apply distance thresholds based on ratios of within-species and among-species variation. Instead, more rigorous methods of species delimitation should be favoured using coalescent-based techniques that include tests of chance reciprocal monophyly, and times of lineage separation and sequence divergence. Incomplete lineage sorting is also easily detected with DNA barcodes, and usually at a younger time frame than a more slowly evolving nuclear gene. Where DNA barcodes detect divergent reciprocally monophyletic lineages, the COI sequences can be combined with multiple nuclear genes to distinguish between speciation or population subdivision arising from high female philopatry or regional selective sweeps. Although selective sweeps are increasingly invoked to explain patterns of shallow within-species coalescences in COI gene trees, caution is warranted in this conjecture because of limited sampling of individuals and the reduced power to detect additional mtDNA haplotypes with one gene.
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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 | 0,111 | 0,305 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,034 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,017 |
| 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 ».