The Trichoptera barcode initiative: a strategy for generating a species-level Tree of Life
Notice bibliographique
Résumé
DNA barcoding was intended as a means to provide species-level identifications through associating DNA sequences from unknown specimens to those from curated reference specimens. Although barcodes were not designed for phylogenetics, they can be beneficial to the completion of the Tree of Life. The barcode database for Trichoptera is relatively comprehensive, with data from every family, approximately two-thirds of the genera, and one-third of the described species. Most Trichoptera, as with most of life's species, have never been subjected to any formal phylogenetic analysis. Here, we present a phylogeny with over 16 000 unique haplotypes as a working hypothesis that can be updated as our estimates improve. We suggest a strategy of implementing constrained tree searches, which allow larger datasets to dictate the backbone phylogeny, while the barcode data fill out the tips of the tree. We also discuss how this phylogeny could be used to focus taxonomic attention on ambiguous species boundaries and hidden biodiversity. We suggest that systematists continue to differentiate between 'Barcode Index Numbers' (BINs) and 'species' that have been formally described. Each has utility, but they are not synonyms. We highlight examples of integrative taxonomy, using both barcodes and morphology for species description.This article is part of the themed issue 'From DNA barcodes to biomes'.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».