Pyrosequencing for Mini-Barcoding of Fresh and Old Museum Specimens
Notice bibliographique
Résumé
DNA barcoding is an effective approach for species identification and for discovery of new and/or cryptic species. Sanger sequencing technology is the method of choice for obtaining standard 650 bp cytochrome c oxidase subunit I (COI) barcodes. However, DNA degradation/fragmentation makes it difficult to obtain a full-length barcode from old specimens. Mini-barcodes of 130 bp from the standard barcode region have been shown to be effective for accurate identification in many animal groups and may be readily obtained from museum samples. Here we demonstrate the application of an alternative sequencing technology, the four-enzymes single-specimen pyrosequencing, in rapid, cost-effective mini-barcode analysis. We were able to generate sequences of up to 100 bp from mini-barcode fragments of COI in 135 fresh and 50 old Lepidoptera specimens (ranging from 53-97 year-old). The sequences obtained using pyrosequencing were of high quality and we were able to robustly match all the tested pyro-sequenced samples to their respective Sanger-sequenced standard barcode sequences, where available. Simplicity of the protocol and instrumentation coupled with higher speed and lower cost per sequence than Sanger sequencing makes this approach potentially useful in efforts to link standard barcode sequences from unidentified specimens to known museum specimens with only short DNA fragments.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».