Tropical Plant–Herbivore Networks: Reconstructing Species Interactions Using DNA Barcodes
Notice bibliographique
Résumé
Plants and their associated insect herbivores, represent more than 50% of all known species on earth. The first step in understanding the mechanisms generating and maintaining this important component of biodiversity is to identify plant-herbivore associations. In this study we determined insect-host plant associations for an entire guild of insect herbivores using plant DNA extracted from insect gut contents. Over two years, in a tropical rain forest in Costa Rica (La Selva Biological Station), we recorded the full diet breadth of rolled-leaf beetles, a group of herbivores that feed on plants in the order Zingiberales. Field observations were used to determine the accuracy of diet identifications using a three-locus DNA barcode (rbcL, trnH-psbA and ITS2). Using extraction techniques for ancient DNA, we obtained high-quality sequences for two of these loci from gut contents (rbcL and ITS2). Sequences were then compared to a comprehensive DNA barcode library of the Zingiberales. The rbcL locus identified host plants to family (success/sequence = 58.8%) and genus (success/sequence = 47%). For all Zingiberales except Heliconiaceae, ITS2 successfully identified host plants to genus (success/sequence = 67.1%) and species (success/sequence = 61.6%). Kindt's sampling estimates suggest that by collecting ca. four individuals representing each plant-herbivore interaction, 99% of all host associations included in this study can be identified to genus. For plants that amplified ITS2, 99% of the hosts can be identified to species after collecting at least four individuals representing each interaction. Our study demonstrates that host plant identifications at the species-level using DNA barcodes are feasible, cost-effective, and reliable, and that reconstructing plant-herbivore networks with these methods will become the standard for a detailed understanding of these interactions.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».