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Enregistrement W2597947163 · doi:10.1371/journal.pone.0174749

Mapping global biodiversity connections with DNA barcodes: Lepidoptera of Pakistan

2017· article· en· W2597947163 sur OpenAlexafffund
Muhammad Ashfaq, Saleem Akhtar, M. A. Rafi, Shahid Mansoor, Paul D. N. Hebert

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLepidoptera: Biology and Taxonomy
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundHigher Education Commision, PakistanInternational Development Research CentreGovernment of CanadaGenome CanadaOntario GenomicsOntario Genomics Institute
Mots-clésDNA barcodingBarcodeLepidoptera genitaliaTaxonBiodiversityBinMitochondrial DNABiologyGeographyIdentification (biology)ZoologyEvolutionary biologyGenealogyEcologyGeneticsHistoryGeneAlgorithmMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sequences from the DNA barcode region of the mitochondrial COI gene are an effective tool for specimen identification and for the discovery of new species. The Barcode of Life Data Systems (BOLD) (www.boldsystems.org) currently hosts 4.5 million records from animals which have been assigned to more than 490,000 different Barcode Index Numbers (BINs), which serve as a proxy for species. Because a fourth of these BINs derive from Lepidoptera, BOLD has a strong capability to both identify specimens in this order and to support studies of faunal overlap. DNA barcode sequences were obtained from 4503 moths from 329 sites across Pakistan, specimens that represented 981 BINs from 52 families. Among 379 species with a Linnaean name assignment, all were represented by a single BIN excepting five species that showed a BIN split. Less than half (44%) of the 981 BINs had counterparts in other countries; the remaining BINs were unique to Pakistan. Another 218 BINs of Lepidoptera from Pakistan were coupled with the 981 from this study before being compared with all 116,768 BINs for this order. As expected, faunal overlap was highest with India (21%), Sri Lanka (21%), United Arab Emirates (20%) and with other Asian nations (2.1%), but it was very low with other continents including Africa (0.6%), Europe (1.3%), Australia (0.6%), Oceania (1.0%), North America (0.1%), and South America (0.1%). This study indicates the way in which DNA barcoding facilitates measures of faunal overlap even when taxa have not been assigned to a Linnean species.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,792
Score d'incertitude au seuil0,398

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeObservationnel
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

Citations71
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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