Barcoding Beetles: A Regional Survey of 1872 Species Reveals High Identification Success and Unusually Deep Interspecific Divergences
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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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».