Lack of Statistical Rigor in DNA Barcoding Likely Invalidates the Presence of a True Species' Barcode Gap
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
DNA barcoding has been largely successful in satisfactorily exposing levels of standing genetic diversity for a wide range of taxonomic groups through the employment of only one or a few universal gene markers. However, sufficient coverage of geographically-broad intra-specific haplotype variation within genomic databases like the Barcode of Life Data Systems (BOLD) and GenBank remains relatively sparse. As reference sequence libraries continue to grow exponentially in size, there is now the need to identify novel ways of meaningfully analyzing vast amounts of available DNA barcode data. This is an important issue to address promptly for the routine tasks of specimen identification and species discovery, which have seen broad adoption in areas as diverse as regulatory forensics and resource conservation. Here, it is demonstrated that the interpretation of DNA barcoding data is lacking in statistical rigor. To highlight this, focus is set specifically on one key concept that has become a household name in the field: the DNA barcode gap. Arguments outlined herein specifically center on DNA barcoding in animal taxa and stem from three angles: (1) the improper allocation of specimen sampling effort necessary to capture adequate levels of within-species genetic variation, (2) failing to properly visualize intra-specific and interspecific genetic distances, and (3) the inconsistent, inappropriate use, or absence of statistical inferential procedures in DNA barcoding gap analyses. Furthermore, simple statistical solutions are outlined which can greatly propel the use of DNA barcoding as a tool to irrefutably match unknowns to knowns on the basis of the barcoding gap with a high degree of confidence. Proposed methods examined herein are illustrated through application to DNA barcode sequence data from Canadian Pacific fish species as a case study.
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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 | 0,000 |
| 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 découle