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Enregistrement W2133785152 · doi:10.1186/1742-9994-6-29

Filling the gap - COI barcode resolution in eastern Palearctic birds

2009· article· en· W2133785152 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Zoology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLomonosov Moscow State UniversityBurke Museum, University of WashingtonGenome CanadaOntario GenomicsOntario Genomics InstituteUniversity of Washington
Mots-clésDNA barcodingBiologyIntraspecific competitionNearctic ecozoneEvolutionary biologyPhylogeographyBarcodeSpecies complexHerring gullPhylogenetic treeZoologyEcologyTaxonomy (biology)LarusHerringGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Palearctic region supports relatively few avian species, yet recent molecular studies have revealed that cryptic lineages likely still persist unrecognized. A broad survey of cytochrome c oxidase I (COI) sequences, or DNA barcodes, can aid on this front by providing molecular diagnostics for species assignment. Barcodes have already been extensively surveyed in the Nearctic, which provides an interesting comparison to this region; faunal interchange between these regions has been very dynamic. We explored COI sequence divergence within and between species of Palearctic birds, including samples from Russia, Kazakhstan, and Mongolia. As of yet, there is no consensus on the best method to analyze barcode data. We used this opportunity to compare and contrast three different methods routinely employed in barcoding studies: clustering-based, distance-based, and character-based methods. RESULTS: We produced COI sequences from 1,674 specimens representing 398 Palearctic species. These were merged with published COI sequences from North American congeners, creating a final dataset of 2,523 sequences for 599 species. Ninety-six percent of the species analyzed could be accurately identified using one or a combination of the methods employed. Most species could be rapidly assigned using the cluster-based or distance-based approach alone. For a few select groups of species, the character-based method offered an additional level of resolution. Of the five groups of indistinguishable species, most were pairs, save for a larger group comprising the herring gull complex. Up to 44 species exhibited deep intraspecific divergences, many of which corresponded to previously described phylogeographic patterns and endemism hotspots. CONCLUSION: COI sequence divergence within eastern Palearctic birds is largely consistent with that observed in birds from other temperate regions. Sequence variation is primarily congruent with taxonomic boundaries; deviations from this trend reveal overlooked biological patterns, and in some cases, overlooked species. More research is needed to further refine the taxonomic status of some Palearctic birds, but large genetic surveys such as this may facilitate this effort. DNA barcodes are a practical means for rapid species assignment, although efficient analytical methods will likely require a two-tiered approach to differentiate closely related pairs of 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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,201 · 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