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Enregistrement W3132548619 · doi:10.3389/fevo.2021.626752

Evaluating DNA Barcoding for Species Identification and Discovery in European Gracillariid Moths

2021· article· en· W3132548619 sur OpenAlexafffund
Carlos López‐Vaamonde, Natalia Kirichenko, Alain Cama, Camiel Doorenweerd, Antoine Guiguet, Stanislav Gomboc, Peter Huemer, Jean‐François Landry, Aleš Laštůvka, Zdeněk Laštůvka, Kyung Min Lee, David C. Lees, Marko Mutanen, E.J. van Nieukerken, Andreas H. Segerer, Paolo Triberti, Christian Wieser, Rodolphe Rougerie

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and Evolution · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLepidoptera: Biology and Taxonomy
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesKvantum-instituutti, Oulun YliopistoInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'EnvironnementNaturalis Biodiversity CenterSiberian Branch, Russian Academy of SciencesRussian Foundation for Basic ResearchAcademy of FinlandUniversity of GuelphChina Scholarship CouncilSuomen KulttuurirahastoProvincia autonoma di Bolzano - Alto AdigeOulun YliopistoKoneen SäätiöSmithsonian Institution
Mots-clésDNA barcodingBiologyMonophylySpecies complexCladeEvolutionary biologyIntraspecific competitionBarcodeZoologyEcologyPhylogeneticsPhylogenetic treeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gracillariidae is the most species-rich leaf-mining moth family with over 2,000 described species worldwide. In Europe, there are 263 valid named species recognized, many of which are difficult to identify using morphology only. Here we explore the use of DNA barcodes as a tool for identification and species discovery in European gracillariids. We present a barcode library including 6,791 COI sequences representing 242 of the 263 (92%) resident species. Our results indicate high congruence between morphology and barcodes with 91.3% (221/242) of European species forming monophyletic clades that can be identified accurately using barcodes alone. The remaining 8.7% represent cases of non-monophyly making their identification uncertain using barcodes. Species discrimination based on the Barcode Index Number system (BIN) was successful for 93% of species with 7% of species sharing BINs. We discovered as many as 21 undescribed candidate species, of which six were confirmed from an integrative approach; the other 15 require additional material and study to confirm preliminary evidence. Most of these new candidate species are found in mountainous regions of Mediterranean countries, the South-Eastern Alps and the Balkans, with nine candidate species found only on islands. In addition, 13 species were classified as deep conspecific lineages, comprising a total of 27 BINs with no intraspecific morphological differences found, and no known ecological differentiation. Double-digest restriction-site associated DNA sequencing (ddRAD) analysis showed strong mitonuclear discrepancy in four out of five species studied. This discordance is not explained by Wolbachia-mediated genetic sweeps. Finally, 26 species were classified as “unassessed species splits” containing 71 BINs and some involving geographical isolation or ecological specialization that will require further study to test whether they represent new cryptic species.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations80
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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