A fine‐scale phylogenetic assessment of digenean trematodes in central Alberta reveals we have yet to uncover their total diversity
Notice bibliographique
Résumé
Despite over 100 years of digenean trematode parasite species descriptions, from a wide diversity of vertebrate and invertebrate host species, our ability to recognize the diversity of trematode species within a single lake remains an incredible challenge. The most challenging aspect is the identification of species from larval stages derived from intermediate hosts, due to the disjointed data of adult worm morphological descriptions, from which species are named, and links to corresponding molecular identifiers in depauperate databases. Cryptic species also play a significant role in the challenge of linking trematode larvae to adults, species identifications, and estimating diversity. Herein, we utilize a large, longitudinal dataset of snail first-intermediate host infection data from lakes in Alberta, Canada, to infer trematode larval diversity using molecular phylogenetics and snail host associations. From our assessments, we uncover a diversity of 79 larval trematode species among just five snail host species. Only 14 species were identified to a previously described species, while the other 65 species are either cryptic or otherwise unrepresented by mitochondrial genes in GenBank. This study currently represents the largest and most diverse singular molecular survey of trematode larval fauna composed of over one thousand mitochondrial sequences. Surprisingly, rarefaction analyses indicate we have yet to capture the complete diversity of trematodes from our sampling area.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».