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Enregistrement W1993339065 · doi:10.1590/s0100-204x2009000800002

DNA barcodes for soil animal taxonomy

2009· article· en· W1993339065 sur OpenAlexafffund
Rodolphe Rougerie, Thibaud Decaëns, Louis Deharveng, David Porco, S. W. James, Chih‐Han Chang, Benoît Richard, Mikhail Potapov, Yayuk R. Suhardjono, Paul D. N. Hebert

Notice bibliographique

RevuePesquisa Agropecuária Brasileira · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInvertebrate Taxonomy and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Genomics InstituteGenome CanadaOntario GenomicsNational Science Foundation
Mots-clésDNA barcodingBiodiversityBiologyBiotaTaxonomic rankTaxonomy (biology)Environmental DNAEcologyIdentification (biology)Soil biologySpecies identificationEvolutionary biologyTaxonSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biodiversity of soil communities remains very poorly known and understood. Soil biological sciences are strongly affected by the taxonomic crisis, and most groups of animals in that biota suffer from a strong taxonomic impediment. The objective of this work was to investigate how DNA barcoding - a novel method using a microgenomic tag for species identification and discrimination - permits better evaluation of the taxonomy of soil biota. A total of 1,152 barcode sequences were analyzed for two major groups of animals, collembolans and earthworms, which presented broad taxonomic and geographic sampling. Besides strongly reflecting the taxonomic impediment for both groups, with a large number of species-level divergent lineages remaining unnamed so far, the results also highlight a high level (15%) of cryptic diversity within known species of both earthworms and collembolans. These results are supportive of recent local studies using a similar approach. Within an impeded taxonomic system for soil animals, DNA-assisted identification tools can facilitate and improve biodiversity exploration and description. DNA-barcoding campaigns are rapidly developing in soil animals and the community of soil biologists is urged to embrace these methods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,016

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations91
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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