DNA barcoding Central Asian butterflies: increasing geographical dimension does not significantly reduce the success of species identification
Notice bibliographique
Résumé
DNA barcoding employs short, standardized gene regions (5' segment of mitochondrial cytochrome oxidase subunit I for animals) as an internal tag to enable species identification. Prior studies have indicated that it performs this task well, because interspecific variation at cytochrome oxidase subunit I is typically much greater than intraspecific variation. However, most previous studies have focused on local faunas only, and critics have suggested two reasons why barcoding should be less effective in species identification when the geographical coverage is expanded. They suggested that many recently diverged taxa will be excluded from local analyses because they are allopatric. Second, intraspecific variation may be seriously underestimated by local studies, because geographical variation in the barcode region is not considered. In this paper, we analyse how adding a geographical dimension affects barcode resolution, examining 353 butterfly species from Central Asia. Despite predictions, we found that geographically separated and recently diverged allopatric species did not show, on average, less sequence differentiation than recently diverged sympatric taxa. Although expanded geographical coverage did substantially increase intraspecific variation reducing the barcoding gap between species, this did not decrease species identification using neighbour-joining clustering. The inclusion of additional populations increased the number of paraphyletic entities, but did not impede species-level identification, because paraphyletic species were separated from their monophyletic relatives by substantial sequence divergence. Thus, this study demonstrates that DNA barcoding remains an effective identification tool even when taxa are sampled from a large geographical area.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».