The efficiency of the <i>COI</i> gene as a DNA barcode and an overview of Orthoptera (Caelifera and Ensifera) sequences in the BOLD System
Notice bibliographique
Résumé
Orthoptera, among the oldest and most numerous insect lineages, is an excellent model for evolutionary studies but has numerous taxonomic problems. To mitigate these issues, the cytochrome c oxidase subunit I ( COI), standardized with the DNA barcode for Metazoa, is increasingly used for specimen identification and species delimitation. We tested the performance of COI as a DNA barcode in Orthoptera, using two analyses based on intra- and inter-specific distances, barcode gap, and Probability of Correct Identification (PCI); and estimated species richness through Automatic Barcode Gap Discovery (ABGD) and Assemble Species by Automatic Partitioning (ASAP). We filtered all sequences of Orthoptera available in Barcode of Life Data System (BOLD) and used 11 605 COI sequences, covering 1 132 species, 226 genera, and 18 families. The overall average PCI was 73.86%. For 82.2% of genera, the barcode gap boxplots were classified as “good” or “intermediate”, indicating that COI can be effective as a DNA barcode in Orthoptera, although with varying efficiency depending on the need for more information. ABGD and ASAP inferred species richness similar to labels informed by BOLD for the suborders Caelifera and Ensifera. The representation of Orthoptera in the BOLD database and the results of these analyses are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».