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Enregistrement W4290102296 · doi:10.1139/cjz-2022-0041

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

2022· article· en· W4290102296 sur OpenAlexvenueno aff
VÍTOR FALCHI TIMM, Leonardo Tresoldi Gonçalves, Vera Lúcia da Silva Valente, Maríndia Deprá

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBarcodeBiologyDNA barcodingOrthopteraEvolutionary biologyPhylogenetic treeZoologyGeneGeneticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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