Biodiversity inventory of the grey mullets (Actinopterygii: Mugilidae) of the Indo‐Australian Archipelago through the iterative use of DNA‐based species delimitation and specimen assignment methods
Notice bibliographique
Résumé
DNA barcoding opens new perspectives on the way we document biodiversity. Initially proposed to circumvent the limits of morphological characters to assign unknown individuals to known species, DNA barcoding has been used in a wide array of studies where collecting species identity constitutes a crucial step. The assignment of unknowns to knowns assumes that species are already well identified and delineated, making the assignment performed reliable. Here, we used DNA-based species delimitation and specimen assignment methods iteratively to tackle the inventory of the Indo-Australian Archipelago grey mullets, a notorious case of taxonomic complexity that requires DNA-based identification methods considering that traditional morphological identifications are usually not repeatable and sequence mislabeling is common in international sequence repositories. We first revisited a DNA barcode reference library available at the global scale for Mugilidae through different DNA-based species delimitation methods to produce a robust consensus scheme of species delineation. We then used this curated library to assign unknown specimens collected throughout the Indo-Australian Archipelago to known species. A second iteration of OTU delimitation and specimen assignment was then performed. We show the benefits of using species delimitation and specimen assignment methods iteratively to improve the accuracy of specimen identification and propose a workflow to do so.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».