DNA barcoding reveals the diversity of sharks in Guyana coastal markets
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A fundamental challenge for both sustainable fisheries and biodiversity protection in the Neotropics is the accurate determination of species identity. The biodiversity of the coastal sharks of Guyana is poorly understood, but these species are subject to both artisanal fishing as well as harvesting by industrialized offshore fleets. To determine what species of sharks are frequently caught and consumed along the coastline of Guyana, we used DNA barcoding to identify market specimens. We sequenced the mitochondrial co1 gene for 132 samples collected from six markets, and compared our sequences to those available in the Barcode of Life Database (BOLD) and GenBank. Nearly 30% of the total sample diversity was represented by two species of Hammerhead Sharks (Sphyrna mokarran and S. lewini), both listed as Endangered by the International Union for Conservation of Nature (IUCN). Other significant portions of the samples included Sharpnose Sharks (23% - Rhizoprionodon spp.), considered Vulnerable in Brazilian waters due to unregulated gillnet fisheries, and the Smalltail Shark (17% - Carcharhinus porosus). We found that barcoding provides efficient and accurate identification of market specimens in Guyana, making this study the first in over thirty years to address Guyana’s coastal shark biodiversity.
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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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».