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Enregistrement W2530201237 · doi:10.1371/journal.pone.0161449

A DNA Barcode Library for North American Pyraustinae (Lepidoptera: Pyraloidea: Crambidae)

2016· article· en· W2530201237 sur OpenAlexafffund
Zhaofu Yang, Jean‐François Landry, Paul D. N. Hebert

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLepidoptera: Biology and Taxonomy
Établissements canadiensUniversity of GuelphAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaSmithsonian Tropical Research InstituteWashington State UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaOntario Genomics InstituteNatural Science Foundation of Shaanxi ProvinceCanada Research ChairsOntario GenomicsGenome CanadaWashington State Department of AgricultureMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaCollege of CharlestonYork UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSmithsonian Institution
Mots-clésDNA barcodingBarcodeBiologyIntraspecific competitionEvolutionary biologySpecies complexTaxonomy (biology)ZoologyPhylogenetic treeGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although members of the crambid subfamily Pyraustinae are frequently important crop pests, their identification is often difficult because many species lack conspicuous diagnostic morphological characters. DNA barcoding employs sequence diversity in a short standardized gene region to facilitate specimen identifications and species discovery. This study provides a DNA barcode reference library for North American pyraustines based upon the analysis of 1589 sequences recovered from 137 nominal species, 87% of the fauna. Data from 125 species were barcode compliant (>500bp, <1% n), and 99 of these taxa formed a distinct cluster that was assigned to a single BIN. The other 26 species were assigned to 56 BINs, reflecting frequent cases of deep intraspecific sequence divergence and a few instances of barcode sharing, creating a total of 155 BINs. Two systems for OTU designation, ABGD and BIN, were examined to check the correspondence between current taxonomy and sequence clusters. The BIN system performed better than ABGD in delimiting closely related species, while OTU counts with ABGD were influenced by the value employed for relative gap width. Different species with low or no interspecific divergence may represent cases of unrecognized synonymy, whereas those with high intraspecific divergence require further taxonomic scrutiny as they may involve cryptic diversity. The barcode library developed in this study will also help to advance understanding of relationships among species of Pyraustinae.

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 enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,687

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations28
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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