Assessing the Value of DNA Barcodes and Other Priority Gene Regions for Molecular Phylogenetics of Lepidoptera
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite apparently abundant amounts of observable variation and species diversity, the order Lepidoptera exhibits a morphological homogeneity that has provided only a limited number of taxonomic characters and led to widespread use of nucleotides for inferring relationships. This study aims to characterize and develop methods to quantify the value of priority gene regions designated for Lepidoptera molecular systematics. In particular, I assess how the DNA barcode segment of the mitochondrial COI gene performs across a broad temporal range given its number one position of priority, most sequenced status, and the conflicting opinions on its phylogenetic performance. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Gene regions commonly sequenced for lepidoptera phylogenetics were scored using multiple measures across three categories: practicality, which includes universality of primers and sequence quality; phylogenetic utility; and phylogenetic signal. I found that alternative measures within a category often appeared correlated, but high scores in one category did not necessarily translate into high scores in another. The DNA barcode was easier to sequence than other genes, and had high scores for utility but low signal above the genus level. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Given limited financial resources and time constraints, careful selection of gene regions for molecular phylogenetics is crucial to avoid wasted effort producing partially informative data. This study introduces an approach to assessing the value of gene regions prior to the initiation of new studies and presents empirical results to help guide future selections.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».