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Enregistrement W3168938547 · doi:10.1111/1755-0998.13510

A molecular‐based identification resource for the arthropods of Finland

2021· article· en· W3168938547 sur OpenAlexaff
Tomas Roslin, Panu Somervuo, Mikko Pentinsaari, Paul D. N. Hebert, Jireh Agda, Petri Ahlroth, Perttu Anttonen, Jouni Aspi, Gergin Blagoev, Santiago Movilla Blanco, D. Susan Willis Chan, Tom Clayhills, Jeremy R deWaard, Stephanie deWaard, Tyler Elliot, Riikka Elo, Sami Haapala, Eero Helve, Jari Ilmonen, Petri Hirvonen, Chris Ho, Juhani Itämies, Vladislav Ivanov, Jevgeni Jakovlev, Aino Juslén, Reijo Jussila, Jere Kahanpää, Lauri Kaila, Jari‐PekkaKaitila, Ari Kakko, Iiro Kakko, Ali Karhu, Sami Karjalainen, Jostein Kjærandsen, Janne Koskinen, E. M. Laasonen, Leena Laasonen, Erkka Laine, Petri Lampila, Valerie Levesque‐Beaudin, Liuqiong Lu, Meri Lähteenaro, Pekka Majuri, Sampsa Malmberg, Ramya Manjunath, Petri Martikainen, Jaakko Mattila, Jaclyn McKeown, Petri Metsälä, Margarita Miklasevskaja, Meredith Miller, Renee Miskie, Arto Muinonen, Veli‐MattiMukkala, Suresh Naik, Nadia Nikolova, Kari Nupponen, Otso Ovaskainen, Ika Österblad, Lauri Paasivirta, Timo Pajunen, Petri Parkko, Juho Paukkunen, Ritva Penttinen, Kate Perez, Jaakko Pohjoismäki, Sean W. J. Prosser, Martti Raekunnas, Miduna Rahulan, Meeri Rannisto, Sujeevan Ratnasingham, Pekka Raukko, Aki Rinne, Teemu Rintala, Susana Miranda Romo, Jukka Salmela, Juha Salokannel, Riitta Savolainen, Leif Schulman, Pasi Sihvonen, Dina Soliman, Jayme E Sones, Claudia Steinke, Gunilla Ståhls, J. Tabell, Mikko Tiusanen, Gergely Várkonyi, Eero J. Vesterinen, Esko Viitanen, Veli Vikberg, Matti Viitasaari, Jussi Vilén, Connor P Warne, Catherine Wei, Kaj Winqvist, Evgeny V. Zakharov, Marko Mutanen

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology Resources · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLepidoptera: Biology and Taxonomy
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBarcodeBiologyDNA barcodingArthropodIdentification (biology)SpiderTaxonomy (biology)BiodiversityTaxonResource (disambiguation)PublicationLibrary scienceZoologyEcologyEvolutionary biologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To associate specimens identified by molecular characters to other biological knowledge, we need reference sequences annotated by Linnaean taxonomy. In this study, we (1) report the creation of a comprehensive reference library of DNA barcodes for the arthropods of an entire country (Finland), (2) publish this library, and (3) deliver a new identification tool for insects and spiders, as based on this resource. The reference library contains mtDNA COI barcodes for 11,275 (43%) of 26,437 arthropod species known from Finland, including 10,811 (45%) of 23,956 insect species. To quantify the improvement in identification accuracy enabled by the current reference library, we ran 1000 Finnish insect and spider species through the Barcode of Life Data system (BOLD) identification engine. Of these, 91% were correctly assigned to a unique species when compared to the new reference library alone, 85% were correctly identified when compared to BOLD with the new material included, and 75% with the new material excluded. To capitalize on this resource, we used the new reference material to train a probabilistic taxonomic assignment tool, FinPROTAX, scoring high success. For the full-length barcode region, the accuracy of taxonomic assignments at the level of classes, orders, families, subfamilies, tribes, genera, and species reached 99.9%, 99.9%, 99.8%, 99.7%, 99.4%, 96.8%, and 88.5%, respectively. The FinBOL arthropod reference library and FinPROTAX are available through the Finnish Biodiversity Information Facility (www.laji.fi) at https://laji.fi/en/theme/protax. Overall, the FinBOL investment represents a massive capacity-transfer from the taxonomic community of Finland to all sectors of society.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,010

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,232 · 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'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

Citations86
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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