Barcoding Beetles: A Regional Survey of 1872 Species Reveals High Identification Success and Unusually Deep Interspecific Divergences
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Notice bibliographique
Résumé
With 400 K described species, beetles (Insecta: Coleoptera) represent the most diverse order in the animal kingdom. Although the study of their diversity currently represents a major challenge, DNA barcodes may provide a functional, standardized tool for their identification. To evaluate this possibility, we performed the first comprehensive test of the effectiveness of DNA barcodes as a tool for beetle identification by sequencing the COI barcode region from 1872 North European species. We examined intraspecific divergences, identification success and the effects of sample size on variation observed within and between species. A high proportion (98.3%) of these species possessed distinctive barcode sequence arrays. Moreover, the sequence divergences between nearest neighbor species were considerably higher than those reported for the only other insect order, Lepidoptera, which has seen intensive analysis (11.99% vs up to 5.80% mean NN divergence). Although maximum intraspecific divergence increased and average divergence between nearest neighbors decreased with increasing sampling effort, these trends rarely hampered identification by DNA barcodes due to deep sequence divergences between most species. The Barcode Index Number system in BOLD coincided strongly with known species boundaries with perfect matches between species and BINs in 92.1% of all cases. In addition, DNA barcode analysis revealed the likely occurrence of about 20 overlooked species. The current results indicate that DNA barcodes distinguish species of beetles remarkably well, establishing their potential to provide an effective identification tool for this order and to accelerate the discovery of new beetle species.
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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) | 0,000 | 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 découle