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Enregistrement W2597994530 · doi:10.1186/s12983-017-0191-3

An integrative systematic framework helps to reconstruct skeletal evolution of glass sponges (Porifera, Hexactinellida)

2017· article· en· W2597994530 sur OpenAlexaff
Martin Dohrmann, Christopher Kelley, Michelle Kelly, Andrzej Pisera, John N. A. Hooper, Henry M. Reiswig

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Zoology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMarine Sponges and Natural Products
Établissements canadiensRoyal British Columbia Museum
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftAlfred P. Sloan FoundationCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationWilli Hennig SocietyNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSmithsonian InstitutionNational Science Foundation
Mots-clésSystematicsBiologyTaxonParaphylyMolecular phylogeneticsEvolutionary biologyBody planPhylogeneticsZoologyPhylumEcologyTaxonomy (biology)PaleontologyClade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Glass sponges (Class Hexactinellida) are important components of deep-sea ecosystems and are of interest from geological and materials science perspectives. The reconstruction of their phylogeny with molecular data has only recently begun and shows a better agreement with morphology-based systematics than is typical for other sponge groups, likely because of a greater number of informative morphological characters. However, inconsistencies remain that have far-reaching implications for hypotheses about the evolution of their major skeletal construction types (body plans). Furthermore, less than half of all described extant genera have been sampled for molecular systematics, and several taxa important for understanding skeletal evolution are still missing. Increased taxon sampling for molecular phylogenetics of this group is therefore urgently needed. However, due to their remote habitat and often poorly preserved museum material, sequencing all 126 currently recognized extant genera will be difficult to achieve. Utilizing morphological data to incorporate unsequenced taxa into an integrative systematics framework therefore holds great promise, but it is unclear which methodological approach best suits this task. RESULTS: Here, we increase the taxon sampling of four previously established molecular markers (18S, 28S, and 16S ribosomal DNA, as well as cytochrome oxidase subunit I) by 12 genera, for the first time including representatives of the order Aulocalycoida and the type genus of Dactylocalycidae, taxa that are key to understanding hexactinellid body plan evolution. Phylogenetic analyses suggest that Aulocalycoida is diphyletic and provide further support for the paraphyly of order Hexactinosida; hence these orders are abolished from the Linnean classification. We further assembled morphological character matrices to integrate so far unsequenced genera into phylogenetic analyses in maximum parsimony (MP), maximum likelihood (ML), Bayesian, and morphology-based binning frameworks. We find that of these four approaches, total-evidence analysis using MP gave the most plausible results concerning congruence with existing phylogenetic and taxonomic hypotheses, whereas the other methods, especially ML and binning, performed more poorly. We use our total-evidence phylogeny of all extant glass sponge genera for ancestral state reconstruction of morphological characters in MP and ML frameworks, gaining new insights into the evolution of major hexactinellid body plans and other characters such as different spicule types. CONCLUSIONS: Our study demonstrates how a comprehensive, albeit in some parts provisional, phylogeny of a larger taxon can be achieved with an integrative approach utilizing molecular and morphological data, and how this can be used as a basis for understanding phenotypic evolution. The datasets and associated trees presented here are intended as a resource and starting point for future work on glass sponge evolution.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations39
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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