Building a DNA barcode library of Alaska’s non-marine arthropods
Notice bibliographique
Résumé
Climate change may result in ecological futures with novel species assemblages, trophic mismatch, and mass extinction. Alaska has a limited taxonomic workforce to address these changes. We are building a DNA barcode library to facilitate a metabarcoding approach to monitoring non-marine arthropods. Working with the Canadian Centre for DNA Barcoding, we obtained DNA barcodes from recently collected and authoritatively identified specimens in the University of Alaska Museum (UAM) Insect Collection and the Kenai National Wildlife Refuge collection. We submitted tissues from 4776 specimens, of which 81% yielded DNA barcodes representing 1662 species and 1788 Barcode Index Numbers (BINs), of primarily terrestrial, large-bodied arthropods. This represents 84% of the species available for DNA barcoding in the UAM Insect Collection. There are now 4020 Alaskan arthropod species represented by DNA barcodes, after including all records in Barcode of Life Data Systems (BOLD) of species that occur in Alaska - i.e., 48.5% of the 8277 Alaskan, non-marine-arthropod, named species have associated DNA barcodes. An assessment of the identification power of the library in its current state yielded fewer species-level identifications than expected, but the results were not discouraging. We believe we are the first to deliberately begin development of a DNA barcode library of the entire arthropod fauna for a North American state or province. Although far from complete, this library will become increasingly valuable as more species are added and costs to obtain DNA sequences fall.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».