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Enregistrement W2989909790 · doi:10.1080/23802359.2019.1693283

DNA barcoding of spiders from agricultural fields

2019· article· en· W2989909790 sur OpenAlexaboutno aff
Hafiz Muhammad Tahir, Muhammad Summer, Sana Mehmood, Sehrish Ashraf, Sajida Naseem

Notice bibliographique

RevueMitochondrial DNA Part B · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNA barcodingBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, DNA barcoding was used to assess the percentage accuracy of morphological base identification of spiders from the agriculture fields of district Layyah, Punjab, Pakistan. A total of 872 spiders were captured from June to August of 2017. All the collected spiders were brought to molecular laboratory at GC University Lahore, preserved in 95% ethanol and stored at -20 °C until the DNA extraction. Spiders were evaluated morphologically on the basis of different identification Keys and Catalogs. Morphological identification revealed the presence of 12 families, 29 genra and 49 species. To evaluate the authenticity of morphological identification, tissue samples of 96 specimens were sent to Canadian Center for Biodiversity and Genomics, University of Guelph, Canada. A 658-base pair sequence of COI (Cytochrome c Oxidase Subunit I) of 90 specimens was retrieved successfully, which confirmed the presence of 11 families, 25 genra and 47 species. On the basis of molecular results, all the misidentified specimens were then allotted the correct taxon. Overall accuracy of morphological based identification was 88%. It is concluded from the present study that morphological investigations to identify a spider, are satisfactory but to enhance the accuracy, pace and credibility of results, molecular technique like DNA barcoding is considerable. Furthermore, to magnify authenticity of evaluation of spiders, integrated barcoding- combination of molecular methods and conventional taxonomy- is compulsory.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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