The efficacy of DNA barcoding in the classification, genetic differentiation, and biodiversity assessment of benthic macroinvertebrates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Macroinvertebrates have been recognized as key ecological indicators of aquatic environment and are the most commonly used approaches for water quality assessment. However, species identification of macroinvertebrates (especially of aquatic insects) proves to be very difficult due to the lack of taxonomic expertise in some regions and can become time‐consuming. In this study, we evaluated the feasibility of DNA barcoding for the classification of benthic macroinvertebrates and investigated the genetic differentiation in seven orders (Insecta: Ephemeroptera, Plecoptera, Trichoptera, Diptera, Hemiptera, Coleoptera, and Odonata) from four large transboundary rivers of northwest China and further explored its potential application to biodiversity assessment. A total of 1,144 COI sequences, belonging to 176 species, 112 genera, and 53 families were obtained and analyzed. The barcoding gap analysis showed that COI gene fragment yielded significant intra‐ and interspecific divergences and obvious barcoding gaps. NJ phylogenetic trees showed that all species group into monophyletic species clusters whether from the same population or not, except two species ( Polypedilum. laetum and Polypedilum. bullum ). The distance‐based (ABGD) and tree‐based (PTP and MPTP) methods were utilized for grouping specimens into Operational Taxonomic Units (OTUs) and delimiting species. The ABGD, PTP, and MPTP analysis were divided into 177 ( p = .0599), 197, and 195 OTUs, respectively. The BIN analysis generated 186 different BINs. Overall, our study showed that DNA barcoding offers an effective framework for macroinvertebrate species identification and sheds new light on the biodiversity assessment of local macroinvertebrates. Also, the construction of DNA barcode reference library of benthic macroinvertebrates in Eurasian transboundary rivers provides a solid backup for bioassessment studies of freshwater habitats using modern high‐throughput technologies in the near future.
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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 | 0,001 |
| 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 ».