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Enregistrement W2152024451 · doi:10.3109/19401736.2010.536537

DNA barcoding discriminates freshwater fishes from southeastern Nigeria and provides river system-level phylogeographic resolution within some species

2011· article· en· W2152024451 sur OpenAlexafffund
Christopher Didigwu Nwani, Sven Becker, Heather E. Braid, Emmanuel Ude, Okechukwu Idumah Okogwu, Robert Hanner

Notice bibliographique

RevueMitochondrial DNA · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario GenomicsGenome Canada
Mots-clésDNA barcodingBiologyCytochrome c oxidase subunit IBiodiversitySpecies complexBarcodeMitochondrial DNAPhylogeographyEcologyZoologyGenetic diversityEvolutionary biologyPhylogeneticsPhylogenetic treeGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,183 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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