Barcoding Nemo: DNA-Based Identifications for the Ornamental Fish Trade
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trade in ornamental fishes represents, by far, the largest route for the importation of exotic vertebrates. There is growing pressure to regulate this trade with the goal of ensuring that species are sustainably harvested and that their point of origin is accurately reported. One important element of such regulation involves easy access to specimen identifications, a task that is currently difficult for all but specialists because of the large number of species involved. The present study represents an important first step in making identifications more accessible by assembling a DNA barcode reference sequence library for nearly half of the ornamental fish species imported into North America. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Analysis of the cytochrome c oxidase subunit I (COI) gene from 391 species from 8 coral reef locations revealed that 98% of these species exhibit distinct barcode clusters, allowing their unambiguous identification. Most species showed little intra-specific variation (adjusted mean = 0.21%), but nine species included two or three lineages showing much more divergence (2.19-6.52%) and likely represent overlooked species complexes. By contrast, three genera contained a species pair or triad that lacked barcode divergence, cases that may reflect hybridization, young taxa or taxonomic over-splitting. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Although incomplete, this barcode library already provides a new species identification tool for the ornamental fish industry, opening a realm of applications linked to collection practices, regulatory control and conservation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».