DNA barcoding of southern African crustaceans reveals a mix of invasive species and potential cryptic diversity
Notice bibliographique
Résumé
Globally, crustaceans represent one of the most taxonomically diverse and economically important invertebrate group. Notwithstanding, the diversity within this group is poorly known because most crustaceans are often associated with varied habits, forms, sizes and habitats; making species identification by conventional methods extremely challenging. In addition, progress towards understanding the diversity within this group especially in southern Africa has been severely hampered by the declining number of trained taxonomists, the presence of invasive alien species, over exploitation, etc. However, the advent of molecular techniques such as "DNA barcoding and Metabarcoding" can accelerate species identification and the discovery of new species. To contribute to the growing body of knowledge on crustacean diversity, we collected data from five southern African countries and used a DNA barcoding approach to build the first DNA barcode reference library for southern African crustaceans. We tested the reliability of this DNA barcode reference library to facilitate species identification using two approaches. We recovered high efficacy of specimen identification/discrimination; supported by both barcode gap and tree-base species identification methods. In addition, we identified alien invasive species and specimens with 'no ID" in our DNA barcode reference library. The later; highlighting specimens requiring (i) further investigation and/or (ii) the potential presence of cryptic diversity or (iii) misidentifications. This unique data set although with some sampling gaps presents many opportunities for exploring the effect and extent of invasive alien species, the role of the pet trade as a pathway for crustacean species introduction into novel environments, sea food authentication, phylogenetic relationships within the larger crustacean groupings and the discovery of new species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».