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Enregistrement W4200531886 · doi:10.22541/au.163277441.14875855/v1

Do pseudogenes pose a problem for metabarcoding marine animal communities?

2021· preprint· en· W4200531886 sur OpenAlexafffund
Jessica A. Schultz, Paul D. N. Hebert

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Guelph
Mots-clésPseudogeneAmpliconBiologyDNA barcodingMitochondrial DNAEvolutionary biologyGeneticsIndelGenomeGenePolymerase chain reaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because DNA metabarcoding typically employs sequence diversity among mitochondrial amplicons to estimate species composition, nuclear mitochondrial pseudogenes (NUMTs) can inflate diversity. This study quantifies the incidence and attributes of NUMTs derived from the 658 bp barcode region of cytochrome c oxidase I (COI) in 156 marine animal genomes. The number of NUMTs meeting four length criteria (>150 bp, >300 bp, >450 bp, >600 bp) was determined, and they were examined to ascertain if they could be recognized by their possession of indels or stop codons. In total, 389 NUMTs <100 bp were detected, with an average of 2.49 per species (range = 0–50) and a mean length of 336 bp +/- 208 bp. Among NUMTs lacking diagnostic features, 52.5% were ≤300 bp, 63.9% were ≤450 bp, and 76.2% were ≤600 bp. Studies examing 150 bp amplicons inflate the OTU count by 1.57x compared to the true species count and increase perceived intraspecific variation at COI by 1.19x (when sequence variants with >2% sequence divergence are recognized as different OTUs). There was a weak positive correlation between genome size and NUMT count but no variation among phyla, trophic groups or life history traits. While bioinformatic advances will improve NUMT detection, the best defense involves targeting long amplicons and developing reference databases that include both mitochondrial sequences and their NUMT derivatives.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,123
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,123
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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