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Enregistrement W2393994888 · doi:10.1371/journal.pone.0155541

Evaluating the Utility of Single-Locus DNA Barcoding for the Identification of Ribbon Worms (Phylum Nemertea)

2016· article· en· W2393994888 sur OpenAlexafffund
Per Sundberg, Sebastian Kvist, Malin Strand

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensRoyal Ontario MuseumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaStiftelsen Olle Engkvist ByggmästareCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDNA barcodingPhylumBiologyTaxonTaxonomy (biology)Taxonomic rankEvolutionary biologyCytochrome c oxidase subunit ISubfamilySpecies complexZoologyPhylogeneticsEcologyPhylogenetic treeGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whereas many nemerteans (ribbon worms; phylum Nemertea) can be identified from external characters if observed alive, many are still problematic. When it comes to preserved specimens (as in e.g. marine inventories), there is a particular need for specimen identifier alternatives. Here, we evaluate the utility of COI (cytochrome c oxidase subunit I) as a single-locus barcoding gene. We sequenced, data mined, and compared gene fragments of COI for 915 individuals representing 161 unique taxonomic labels for 71 genera, and subjected different constellations of these to both distance-based and character-based DNA barcoding approaches, as well as species delimitation analyses. We searched for the presence or absence of a barcoding gap at different taxonomic levels (phylum, subclass, family and genus) in an attempt to understand at what level a putative barcoding gap presents itself. This was performed both using the taxonomic labels as species predictors and using objectively inferred species boundaries recovered from our species delimitation analyses. Our data suggest that COI works as a species identifier for most groups within the phylum, but also that COI data are obscured by misidentifications in sequence databases. Further, our results suggest that the number of predicted species within the dataset is (in some cases substantially) higher than the number of unique taxonomic labels-this highlights the presence of several cryptic lineages within well-established taxa and underscores the urgency of an updated taxonomic backbone for the phylum.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations60
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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