Detection of Potential Problematic Cytb Gene Sequences of Fishes in GenBank
Notice bibliographique
Résumé
Fishes are, by far, the most diverse group of vertebrates. Their classification relies heavily on morphology. In practice, the correct morphological identification of species often depends on personal experience because many species vary in their body shape, color and other external characters. Thus, the identification of a species may be prone to errors. Due to the rapid development of molecular biology, the number of sequences of fishes deposited in GenBank has grown explosively. These published data likely contain errors owing to invalid or incorrectly identified species. The erroneous data can lead to downstream problems. Thus, it is critical that such errors get identified and corrected. A strategy based on DNA barcoding can detect potentially erroneous data, especially when intraspecific K2P variation exceeds interspecific K2P divergence. Analyses of the most used DNA marker for fishes (mitochondrial Cytb) discovers that intraspecific differences of fishes are generally less than 1%, while interspecific differences are generally higher than 10%. Based on this ruler, our analyses identify 1,303 potential problematic Cytb sequences of fishes in GenBank and point to taxonomic problems, errors in identification, genetic introgression and other concerns. Care must be taken to avoid the perpetuation of errors when using these available data.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».