A DNA barcoding and photo-documentation resource of water mites (Acariformes, Hydrachnidia) of Siberia: Accurate species identification for global climate change monitoring programs
Notice bibliographique
Résumé
Water mites (Hydrachnidia) are good model organisms for the assessment and long-term monitoring of the biological impacts of natural and human-induced environmental changes in freshwater ecosystems, including those related to global climate change. However, monitoring programs using water mites as bioindicators may be impeded by difficulties associated with species identification. Here we integrate conventional morphology, DNA sequence data (using the COX1 barcoding locus) and extensive voucher photo documentation to create and validate a tool for accurate species identification of water mites in Western Siberia (including a dedicated reference climate monitoring and research site). Using this approach, we detected a total of 95 species, of which, one was a conventional new species; 14 taxa were cryptic species having large among-species COX1 K2P distances but lacking any apparent morphological differences. Our a priori species delimitation was successfully validated a posteriori. An automatic species delimitation algorithm (ASAP) identified exactly the same set of 95 species, with a species delimitation threshold of 6.1%. This result agrees with previous works suggesting a large threshold of 5.6–6.0% for water mites, but contrasts with the BOLD approach which uses a much lower threshold to identify BINs (1%). Furthermore, by comparing our identified sequences with GenBank data, we expanded known geographic ranges of several water mite species. Using extensive GenBank data on mites in Canadian waters, four species were detected to be Holarctic rather than Palaearctic as thought previously (Lebertia obscura, Limnesia undulatoides, Oxus nodigerus and Arrenurus papillator). Four species, Lebertia obscura, Torrenticola brevirostris, Hygrobates limnocrenicus and Unionicola parvipora, were recorded for the first time in Russia. We provide an annotated species checklist reporting the distribution, ecology, bioindiocation potential, and COX1 barcode sequence data along with high-resolution photographs of each DNA voucher. Future ecological and biodiversity studies will benefit from using molecular tools for accurate identification of useful mesofaunal bioindicator organisms, such as water mites.
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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 | 0,001 | 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 ».