A barcoding approach to phylogenetic classification of Aedini mosquitoes ( <i>Aedes, Ochlerotatus</i> )
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Traditionally, entomologists have used morphological characteristics for mosquito taxonomy and systematics. However, this approach does not take into consideration the genetic relatedness of species. In 2000, the Aedes genus of mosquitoes in the tribe Aedini was split into two genera ( Aedes and Ochlerotatus ), thereby elevating Ochlerotatus from subgenus to genus rank, strictly based on morphology of adults. Herein, we use the genetic barcoding marker COI to generate a phylogeny of 65 species of Aedes, Ochlerotatus , and Anopheles outgroup from almost 900 sequences downloaded from BOLD systems. Our results reveal evidence of non-random, but polyphyletic clustering of Aedes and Ochlerotatus species, with a monophyletic outgroup. We do find support for the validity of Ochlerotatus as an evolutionary unit, although we find insufficient evidence to support its retention as a genus. We suggest that mosquito phylogenetic analyses incorporate a greater number of genetic markers to help clarify our understanding of Aedini species classifications, but caution that recent assessments based solely on morphology may be insufficient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».