A workflow for expanding DNA barcode reference libraries through ‘museum harvesting’ of natural history collections
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
Natural history collections are the physical repositories of our knowledge on species, the entities of biodiversity. Making this knowledge accessible to society - through, for example, digitisation or the construction of a validated, global DNA barcode library - is of crucial importance. To this end, we developed and streamlined a workflow for 'museum harvesting' of authoritatively identified Diptera specimens from the Smithsonian Institution's National Museum of Natural History. Our detailed workflow includes both on-site and off-site processing through specimen selection, labelling, imaging, tissue sampling, databasing and DNA barcoding. This approach was tested by harvesting and DNA barcoding 941 voucher specimens, representing 32 families, 819 genera and 695 identified species collected from 100 countries. We recovered 867 sequences (> 0 base pairs) with a sequencing success of 88.8% (727 of 819 sequenced genera gained a barcode > 300 base pairs). While Sanger-based methods were more effective for recently-collected specimens, the methods employing next-generation sequencing recovered barcodes for specimens over a century old. The utility of the newly-generated reference barcodes is demonstrated by the subsequent taxonomic assignment of nearly 5000 specimen records in the Barcode of Life Data Systems.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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