Spatial heterogeneity in the Mediterranean Biodiversity Hotspot affects barcoding accuracy of its freshwater fishes
Notice bibliographique
Résumé
Incomplete knowledge of biodiversity remains a stumbling block for conservation planning and even occurs within globally important Biodiversity Hotspots (BH). Although technical advances have boosted the power of molecular biodiversity assessments, the link between DNA sequences and species and the analytics to discriminate entities remain crucial. Here, we present an analysis of the first DNA barcode library for the freshwater fish fauna of the Mediterranean BH (526 spp.), with virtually complete species coverage (498 spp., 98% extant species). In order to build an identification system supporting conservation, we compared species determination by taxonomists to multiple clustering analyses of DNA barcodes for 3165 specimens. The congruence of barcode clusters with morphological determination was strongly dependent on the method of cluster delineation, but was highest with the general mixed Yule-coalescent (GMYC) model-based approach (83% of all species recovered as GMYC entity). Overall, genetic morphological discontinuities suggest the existence of up to 64 previously unrecognized candidate species. We found reduced identification accuracy when using the entire DNA-barcode database, compared with analyses on databases for individual river catchments. This scale effect has important implications for barcoding assessments and suggests that fairly simple identification pipelines provide sufficient resolution in local applications. We calculated Evolutionarily Distinct and Globally Endangered scores in order to identify candidate species for conservation priority and argue that the evolutionary content of barcode data can be used to detect priority species for future IUCN assessments. We show that large-scale barcoding inventories of complex biotas are feasible and contribute directly to the evaluation of conservation priorities.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».