MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2607992035 · doi:10.1371/journal.pone.0176582

Cryptic diversity of the subfamily Calaphidinae (Hemiptera: Aphididae) revealed by comprehensive DNA barcoding

2017· article· en· W2607992035 sur OpenAlexaff
Yerim Lee, Wonhoon Lee, Mariusz Kanturski, Robert G. Foottit, Shin‐ichi Akimoto, Seunghwan Lee

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesMiljøstyrelsenNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésDNA barcodingSpecies complexBiologyAphididaeHemipteraSubfamilyTaxonomy (biology)GenBankEvolutionary biologyZoologyBotanyPhylogenetic treeGeneticsHomopteraPEST analysisGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aphids are a species rich group comprising many important pests. However, species identification can be very difficult for aphids due to their morphological ambiguity. DNA barcoding has been widely adopted for rapid and reliable species identification as well as cryptic species detection. In this study, we investigated cryptic diversity in the subfamily Calaphidinae (Hemiptera: Aphididae) based on 899 sequences of cytochrome c oxidase I (COI) for 115 morphospecies (78 species collected in this study and sequences of 73 species downloaded from Genbank). Among these 115 morphospecies, DNA barcoding results of 90 (78.3%) species were identical to results of morphological identification. However, 25 (21.7%) morphospecies showed discrepancies between DNA barcoding and traditional taxonomy. Among these 25 discordances, a total of 15 cryptic species were identified from 12 morphospecies. We also found three morphologically distinct species pairs that sharing DNA barcoding. Based on molecular operational taxonomic unit (MOTU) estimation, we discussed on species delimitation threshold value for these taxa. Our findings confirm that Calaphidinae has high cryptic diversity even though aphids are relatively well-studied.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,094 · 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

Citations41
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONE→Même sujetPlant and animal studies→Travaux en français237 207→