Enhancing DNA barcode reference libraries by harvesting terrestrial arthropods at the Smithsonian's National Museum of Natural History
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
The use of DNA barcoding has revolutionised biodiversity science, but its application depends on the existence of comprehensive and reliable reference libraries. For many poorly known taxa, such reference sequences are missing even at higher-level taxonomic scales. We harvested the collections of the Smithsonian's National Museum of Natural History (USNM) to generate DNA barcoding sequences for genera of terrestrial arthropods previously not recorded in one or more major public sequence databases. Our workflow used a mix of Sanger and Next-Generation Sequencing (NGS) approaches to maximise sequence recovery while ensuring affordable cost. In total, COI sequences were obtained for 5,686 specimens belonging to 3,737 determined species in 3,886 genera and 205 families distributed in 137 countries. Success rates varied widely according to collection data and focal taxon. NGS helped recover sequences of specimens that failed a previous run of Sanger sequencing. Success rates and the optimal balance between Sanger and NGS are the most important drivers to maximise output and minimise cost in future projects. The corresponding sequence and taxonomic data can be accessed through the Barcode of Life Data System, GenBank, the Global Biodiversity Information Facility, the Global Genome Biodiversity Network Data Portal and the NMNH data portal.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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