Improved protocols to accelerate the assembly of <scp>DNA</scp> barcode reference libraries for freshwater zooplankton
Notice bibliographique
Résumé
Currently, freshwater zooplankton sampling and identification methodologies have remained virtually unchanged since they were first established in the beginning of the XX century. One major contributing factor to this slow progress is the limited success of modern genetic methodologies, such as DNA barcoding, in several of the main groups. This study demonstrates improved protocols which enable the rapid assessment of most animal taxa inhabiting any freshwater system by combining the use of light traps, careful fixation at low temperatures using ethanol, and zooplankton-specific primers. We DNA-barcoded 2,136 specimens from a diverse array of taxonomic assemblages (rotifers, mollusks, mites, crustaceans, insects, and fishes) from several Canadian and Mexican lakes with an average sequence success rate of 85.3%. In total, 325 Barcode Index Numbers (BINs) were detected with only three BINs (two cladocerans and one copepod) shared between Canada and Mexico, suggesting a much narrower distribution range of freshwater zooplankton than previously thought. This study is the first to broadly explore the metazoan biodiversity of freshwater systems with DNA barcodes to construct a reference library that represents the first step for future programs which aim to monitor ecosystem health, track invasive species, or improve knowledge of the ecology and distribution of freshwater zooplankton.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,009 |
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 ».