A DNA barcode survey of insect biodiversity in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Although Pakistan has rich biodiversity, many groups are poorly known, particularly insects. To address this gap, we employed DNA barcoding to survey its insect diversity. Specimens obtained through diverse collecting methods at 1,858 sites across Pakistan from 2010–2019 were examined for sequence variation in the 658 bp barcode region of the cytochrome c oxidase 1 (COI) gene. Sequences from nearly 49,000 specimens were assigned to 6,590 Barcode Index Numbers (BINs), a proxy for species, and most (88%) also possessed a representative image on the Barcode of Life Data System (BOLD). By coupling morphological inspections with barcode matches on BOLD, every BIN was assigned to an order (19) and most (99.8%) were placed to a family (362). However, just 40% of the BINs were assigned to a genus (1,375) and 21% to a species (1,364). Five orders (Coleoptera, Diptera, Hemiptera, Hymenoptera, Lepidoptera) accounted for 92% of the specimens and BINs. More than half of the BINs (59%) are so far only known from Pakistan, but others have also been reported from Bangladesh (13%), India (12%), and China (8%). Representing the first DNA barcode survey of the insect fauna in any South Asian country, this study provides the foundation for a complete inventory of the insect fauna in Pakistan while also contributing to the global DNA barcode reference library.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».