Comparing and combining distance‐based and character‐based approaches for barcoding turtles
Notice bibliographique
Résumé
Molecular barcoding can serve as a powerful tool in wildlife forensics and may prove to be a vital aid in conserving organisms that are threatened by illegal wildlife trade, such as turtles (Order Testudines). We produced cytochrome oxidase subunit one (COI) sequences (650 bp) for 174 turtle species and combined these with publicly available sequences for 50 species to produce a data set representative of the breadth of the order. Variability within the barcode region was assessed, and the utility of both distance-based and character-based methods for species identification was evaluated. For species in which genetic material from more than one individual was available (n = 69), intraspecific divergences were 1.3% on average, although divergences greater than the customary 2% barcode threshold occurred within 15 species. High intraspecific divergences could indicate species with a high degree of internal genetic structure or possibly even cryptic species, although introgression is also probable in some of these taxa. Divergences between species of the same genus were 6.4% on average; however, 49 species were <2% divergent from congeners. Low levels of interspecific divergence could be caused by recent evolutionary radiations coupled with the low rates of mtDNA evolution previously observed in turtles. Complementing distance-based barcoding with character-based methods for identifying diagnostic sets of nucleotides provided better resolution in several cases where distance-based methods failed to distinguish species. An online identification engine was created to provide character-based identifications. This study constitutes the first comprehensive barcoding effort for this seriously threatened order.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».