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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».