DNA barcoding discriminates freshwater fishes from southeastern Nigeria and provides river system-level phylogeographic resolution within some species
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Fishes are the main animal protein source for human beings and play a vital role in aquatic ecosystems and food webs. Fish identification can be challenging, especially in the tropics (due to high diversity), and this is particularly true for larval forms or fragmentary remains. DNA barcoding, which uses the 5' region of the mitochondrial cytochrome c oxidase subunit I (COI) as a target gene, is an efficient method for standardized species-level identification for biodiversity assessment and conservation, pending the establishment of reference sequence libraries. MATERIALS AND METHODS: In this study, fishes were collected from three rivers in southeastern Nigeria, identified morphologically, and imaged digitally. DNA was extracted, PCR-amplified, and the standard barcode region was bidirectionally sequenced for 363 individuals belonging to 70 species in 38 genera. All specimen provenance data and associated sequence information were recorded in the barcode of life data systems (BOLD; www.barcodinglife.org ). Analytical tools on BOLD were used to assess the performance of barcoding to identify species. RESULTS: Using neighbor-joining distance comparison, the average genetic distance was 60-fold higher between species than within species, as pairwise genetic distance estimates averaged 10.29% among congeners and only 0.17% among conspecifics. Despite low levels of divergence within species, we observed river system-specific haplotype partitioning within eight species (11.4% of all species). CONCLUSION: Our preliminary results suggest that DNA barcoding is very effective for species identification of Nigerian freshwater fishes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».