Barcoding Bugs: DNA-Based Identification of the True Bugs (Insecta: Hemiptera: Heteroptera)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: DNA barcoding, the analysis of sequence variation in the 5' region of the mitochondrial cytochrome c oxidase I (COI) gene, has been shown to provide an efficient method for the identification of species in a wide range of animal taxa. In order to assess the effectiveness of barcodes in the discrimination of Heteroptera, we examined 344 species belonging to 178 genera, drawn from specimens in the Canadian National Collection of Insects. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Analysis of the COI gene revealed less than 2% intra-specific divergence in 90% of the taxa examined, while minimum interspecific distances exceeded 3% in 77% of congeneric species pairs. Instances where barcodes fail to distinguish species represented clusters of morphologically similar species, except one case of barcode identity between species in different genera. Several instances of deep intraspecific divergence were detected suggesting possible cryptic species. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Although this analysis encompasses 0.8% of the described global fauna, our results indicate that DNA barcodes will aid the identification of Heteroptera. This advance will be useful in pest management, regulatory and environmental applications and will also reveal species that require further taxonomic research.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».