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Enregistrement W4393314537 · doi:10.1101/2024.03.27.586819

Building a Collaborative DNA Barcode Library for the Diptera of Churchill, Canada: A Resource for Northern Research

2024· preprint· en· W4393314537 sur OpenAlexafffundabout
Samantha Majoros, Jiarui Wang, Valerie Levesque‐Beaudin, Christopher J. Borkent, Fenja Brodo, Sandra E. Brooks, Stéphanie Boucher, Jeffrey M. Cumming, Douglas C. Currie, Torbjørn Ekrem, Thomas Elliott, Paul D. N. Hebert, P. Schaefer, Bradley J. Sinclair, Jeffrey H. Skevington, Anna M. Solecki, Elisabeth Stur, Terry A. Wheeler, Thomas S. Woodcock, A. D. Young, C. Young, Sarah J. Adamowicz

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensRoyal Ontario MuseumBishop's UniversityMcGill UniversityUniversity of GuelphAgriculture and Agri-Food CanadaCarleton UniversityCanadian Food Inspection AgencyCanadian Museum of Nature
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Genomics InstituteCanada First Research Excellence FundGovernment of OntarioOntario GenomicsGenome CanadaGovernment of CanadaMcGill University
Mots-clésBarcodeDNA barcodingResource (disambiguation)Library scienceGeographyBiologyComputer scienceZoologyOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Churchill, Manitoba, Canada is a diverse subarctic region that has been the focus of DNA barcoding efforts and research for decades. Despite this effort, there are still taxa in this region that are underrepresented in public databases, particularly hyper diverse insect groups. We present a collaborative large-scale DNA barcode reference library for Diptera based on molecular data and expert taxonomic identification, and we explore habitat occupancy, biogeographic patterns, and molecular evolution. The reference library contains 16786 specimens sampled around Churchill from 2005 to 2011. Selected specimens were identified by morphological means, sequenced for the animal barcode marker, and sorted into 2225 Molecular Operational Taxonomic Units (using Barcode Index Numbers: BINs) representing 68 families and 1216 named species. Eighty-five species shared a BIN with another species, 143 species were split across several BINs, and 990 species were assigned to a unique BIN, including 129 BINs new to the Barcode of Life Data System. The intraspecific and nearest neighbour distances varied across families, but most species can be easily distinguished from their nearest neighbours. By combining molecular data with taxonomic expertise, the barcode library provides species-level information for 12608 specimens, supplying future researchers with detailed taxonomic information and the opportunity to perform barcode-based specimen identifications for large-scale studies through sequence matching. Comparison of the Diptera composition of Churchill to other subarctic regions reflected likely postglacial colonization northwards as well as a Beringian and circumpolar component. This study also provides an initial investigation of molecular evolution in the best-represented species and finds variability in the rate of molecular evolution, opening intriguing avenues for further investigation. This study provides a publicly available, detailed reference library for use in future research, as well as new insights into the current diversity and taxonomic composition of Diptera present among the diverse habitats of Churchill.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0110,012
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,008

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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