DNA barcodes discriminate freshwater fishes from the Paraíba do Sul River Basin, São Paulo, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Considering the promising use of DNA barcoding for species identification, the importance of the freshwater fish fauna of the Paraíba do Sul River Basin, and its advanced stage of degradation, the present study evaluated the effectiveness of DNA barcoding to identify the fish species in this basin. MATERIALS AND METHODS: A total of 295 specimens representing 58 species belonging to 40 genera, 17 families, and 5 orders were sequenced. RESULTS: The DNA barcodes discriminated all species analyzed without ambiguity. The results showed a pronounced difference between conspecific and congeneric pair-wise sequence comparisons, demonstrating the existence of a "barcode gap" for the species analyzed. The nearest-neighbor distance analysis showed only three cases with Kimura two-parameter values lower than a 2% divergence threshold. However, the patterns of divergence observed in each case remained sufficient to discriminate each species, revealing the accuracy of DNA barcoding even cases with relatively low genetic divergence. At the other extreme, three species displayed high genetic sequence divergence among conspecifics. For two cases, Characidium alipioi and Geophagus proximus, barcoding proved effective at flagging possible new species. For another case, Astyanax bimaculatus, the use of DNA barcoding of the comparison of shared freshwater fish fauna between different basins revealed itself as highly useful in disclosing that the previously identified A. bimaculatus "cluster A" probably represents the species Astyanax altiparanae. CONCLUSION: The present study is among the first to assess the efficiency of barcoding for the Brazilian freshwater fishes. The results demonstrate the utility of barcoding to identify the fauna from this basin, contribute to an enhanced understanding of the differentiation among species, and to help flag the presence of overlooked species.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».