Species delineation using Bayesian model-based assignment tests: a case study using Chinese toad-headed agamas (genus Phrynocephalus)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Species are fundamental units in biology, yet much debate exists surrounding how we should delineate species in nature. Species discovery now requires the use of separate, corroborating datasets to quantify independently evolving lineages and test species criteria. However, the complexity of the speciation process has ushered in a need to infuse studies with new tools capable of aiding in species delineation. We suggest that model-based assignment tests are one such tool. This method circumvents constraints with traditional population genetic analyses and provides a novel means of describing cryptic and complex diversity in natural systems. Using toad-headed agamas of the Phrynocephalus vlangalii complex as a case study, we apply model-based assignment tests to microsatellite DNA data to test whether P. putjatia, a controversial species that closely resembles P. vlangalii morphologically, represents a valid species. Mitochondrial DNA and geographic data are also included to corroborate the assignment test results. RESULTS: Assignment tests revealed two distinct nuclear DNA clusters with 95% (230/243) of the individuals being assigned to one of the clusters with >90% probability. The nuclear genomes of the two clusters remained distinct in sympatry, particularly at three syntopic sites, suggesting the existence of reproductive isolation between the identified clusters. In addition, a mitochondrial ND2 gene tree revealed two deeply diverged clades, which were largely congruent with the two nuclear DNA clusters, with a few exceptions. Historical mitochondrial introgression events between the two groups might explain the disagreement between the mitochondrial and nuclear DNA data. The nuclear DNA clusters and mitochondrial clades corresponded nicely to the hypothesized distributions of P. vlangalii and P. putjatia. CONCLUSIONS: These results demonstrate that assignment tests based on microsatellite DNA data can be powerful tools for distinguishing closely related species and support the validity of P. putjatia. Assignment tests have the potential to play a significant role in elucidating biodiversity in the era of DNA data. Nonetheless, important limitations do exist and multiple independent datasets should be used to corroborate results from assignment programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».