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Enregistrement W2335903885 · doi:10.1139/gen-2015-0197

Calibrating the taxonomy of a megadiverse insect family: 3000 DNA barcodes from geometrid type specimens (Lepidoptera, Geometridae)

2016· article· en· W2335903885 sur OpenAlexaffvenue
Axel Hausmann, Scott E. Miller, Jeremy D. Holloway, Jeremy R deWaard, David M. Pollock, Sean W. J. Prosser, Paul D. N. Hebert

Notice bibliographique

RevueGenome · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLepidoptera: Biology and Taxonomy
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesGordon and Betty Moore FoundationNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésBarcodeDNA barcodingBiologyTaxonomy (biology)Lepidoptera genitaliaTaxonEvolutionary biologyZoologyEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is essential that any DNA barcode reference library be based upon correctly identified specimens. The Barcode of Life Data Systems (BOLD) requires information such as images, geo-referencing, and details on the museum holding the voucher specimen for each barcode record to aid recognition of potential misidentifications. Nevertheless, there are misidentifications and incomplete identifications (e.g., to a genus or family) on BOLD, mainly for species from tropical regions. Unfortunately, experts are often unavailable to correct taxonomic assignments due to time constraints and the lack of specialists for many groups and regions. However, considerable progress could be made if barcode records were available for all type specimens. As a result of recent improvements in analytical protocols, it is now possible to recover barcode sequences from museum specimens that date to the start of taxonomic work in the 18th century. The present study discusses success in the recovery of DNA barcode sequences from 2805 type specimens of geometrid moths which represent 1965 species, corresponding to about 9% of the 23 000 described species in this family worldwide and including 1875 taxa represented by name-bearing types. Sequencing success was high (73% of specimens), even for specimens that were more than a century old. Several case studies are discussed to show the efficiency, reliability, and sustainability of this approach.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,611

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,185 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations47
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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