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Enregistrement W2077742430 · doi:10.1186/1472-6785-12-24

DNA barcoding of Northern Nearctic Muscidae (Diptera) reveals high correspondence between morphological and molecular species limits

2012· article· en· W2077742430 sur OpenAlexafffundabout
Anais Krystel Renaud, Sarah J. Adamowicz

Notice bibliographique

RevueBMC Ecology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForensic Entomology and Diptera Studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of ManitobaBishop's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaChurchill Northern Studies CentreOntario Ministry of Economic Development and InnovationUniversity of GuelphOntario Genomics InstituteCanadian Nuclear Safety CommissionGenome CanadaOntario GenomicsUniversity of ManitobaMinistero dello Sviluppo EconomicoBishop's University
Mots-clésDNA barcodingBiologyNearctic ecozoneTaxonFaunaRange (aeronautics)Genetic divergenceEcologyIntraspecific competitionZoologySpecies complexMuscidaeMonophylyTaxonomy (biology)Evolutionary biologyPhylogeneticsPhylogenetic treeGenetic diversityCladePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Various methods have been proposed to assign unknown specimens to known species using their DNA barcodes, while others have focused on using genetic divergence thresholds to estimate "species" diversity for a taxon, without a well-developed taxonomy and/or an extensive reference library of DNA barcodes. The major goals of the present work were to: a) conduct the largest species-level barcoding study of the Muscidae to date and characterize the range of genetic divergence values in the northern Nearctic fauna; b) evaluate the correspondence between morphospecies and barcode groupings defined using both clustering-based and threshold-based approaches; and c) use the reference library produced to address taxonomic issues. RESULTS: Our data set included 1114 individuals and their COI sequences (951 from Churchill, Manitoba), representing 160 morphologically-determined species from 25 genera, covering 89% of the known fauna of Churchill and 23% of the Nearctic fauna. Following an iterative process through which all specimens belonging to taxa with anomalous divergence values and/or monophyly issues were re-examined, identity was modified for 9 taxa, including the reinstatement of Phaonia luteva (Walker) stat. nov. as a species distinct from Phaonia errans (Meigen). In the post-reassessment data set, no distinct gap was found between maximum pairwise intraspecific distances (range 0.00-3.01%) and minimum interspecific distances (range: 0.77-11.33%). Nevertheless, using a clustering-based approach, all individuals within 98% of species grouped with their conspecifics with high (>95%) bootstrap support; in contrast, a maximum species discrimination rate of 90% was obtained at the optimal threshold of 1.2%. DNA barcoding enabled the determination of females from 5 ambiguous species pairs and confirmed that 16 morphospecies were genetically distinct from named taxa. There were morphological differences among all distinct genetic clusters; thus, no cases of cryptic species were detected. CONCLUSIONS: Our findings reveal the great utility of building a well-populated, species-level reference barcode database against which to compare unknowns. When such a library is unavailable, it is still possible to obtain a fairly accurate (within ~10%) rapid assessment of species richness based upon a barcode divergence threshold alone, but this approach is most accurate when the threshold is tuned to a particular taxon.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations110
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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