Incomplete estimates of genetic diversity within species: Implications for <scp>DNA</scp> barcoding
Notice bibliographique
Résumé
DNA barcoding has greatly accelerated the pace of specimen identification to the species level, as well as species delineation. Whereas the application of DNA barcoding to the matching of unknown specimens to known species is straightforward, its use for species delimitation is more controversial, as species discovery hinges critically on present levels of haplotype diversity, as well as patterning of standing genetic variation that exists within and between species. Typical sample sizes for molecular biodiversity assessment using DNA barcodes range from 5 to 10 individuals per species. However, required levels that are necessary to fully gauge haplotype variation at the species level are presumed to be strongly taxon-specific. Importantly, little attention has been paid to determining appropriate specimen sample sizes that are necessary to reveal the majority of intraspecific haplotype variation within any one species. In this paper, we present a brief outline of the current literature and methods on intraspecific sample size estimation for the assessment of COI DNA barcode haplotype sampling completeness. The importance of adequate sample sizes for studies of molecular biodiversity is stressed, with application to a variety of metazoan taxa, through reviewing foundational statistical and population genetic models, with specific application to ray-finned fishes (Chordata: Actinopterygii). Finally, promising avenues for further research in this area are highlighted.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».