COI barcoding provides reliable species identification and pinpoints cryptic diversity in Western Palearctic amphibians
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assembling DNA barcode reference libraries for various taxonomic groups allows researchers to use metabarcoding or environmental DNA approaches to gain a rapid understanding of diversity in given environments. However, our ability to use reference libraries depends on how accurately DNA barcodes are able to recover taxonomic boundaries and identify species, which is rarely considered. We constructed an extensive COI barcoding library for amphibians of the Western Palearctic and successfully recovered barcodes from 60 urodele and 73 anuran species (representing 94% and 98% of the nominal anuran and urodele species in the Western Palearctic, respectively), covering the intraspecific diversity of the majority of species in this region. We tested the effectiveness of our assembled DNA barcode dataset for species identification using barcoding gap, efficiency analyses, and two phylogenetic species delimitation methods. We obtained DNA barcodes for 1251 specimens (691 anurans and 560 urodeles) with a high success rate (92-96%) of species identification. The absence of a barcoding gap in a number of samples was linked to species misidentifications, which suggest incipient speciation or cryptic diversity, or previously described mitochondrial introgression events. The phylogenetic species delimitation methods resulted in substantial oversplitting of currently accepted taxonomy. This COI barcoding library provides an almost complete and reliable reference library for Western Palearctic amphibians. We highlight the importance of generating comprehensive and well curated reference libraries that include intra- and interspecific genetic variability and the need of detailed taxonomic revision when ambiguous or incorrect DNA barcodes exist.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».