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Enregistrement W4396557595 · doi:10.3389/fevo.2024.1305898

The geographic and phylogenetic structure of public DNA barcode databases: an assessment using Chrysomelidae (leaf beetles)

2024· article· en· W4396557595 sur OpenAlexaboutno aff
Ellie Lo, Rui‐E Nie, Alfried P. Vogler

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and Evolution · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueColeoptera Taxonomy and Distribution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesImperial College London
Mots-clésBarcodePhylogenetic treeDNA barcodingBiologyGeographyDatabaseEcologyEvolutionary biologyComputer scienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction DNA barcoding in insects has progressed rapidly, with the ultimate goal of a complete inventory of the world’s species. However, the barcoding effort to date has been driven by a few national campaigns and leaves much of the world unsampled. This study investigates to what degree the current barcode data cover the species diversity across the globe, using the leaf beetle family Chrysomelidae as an example. Methods A recent version (June 2023) of the Barcode-of-Life database was subjected to test of sampling completeness using the barcode-to-BIN ratio and sampling coverage (SC) metric. All barcodes were placed in a phylogenetic tree of ~600 mitochondrial genomes, applying phylogenetic diversity (PD) and metrics of community phylogenetics to national barcode sets to test for sampling completeness at clade level and reveal the global structure of species diversity. Results The database included 73342 barcodes, grouped into 5310 BINs (species proxies) from 101 countries. Costa Rica contributed nearly half of all barcode sequences, while nearly 50 countries were represented by less than ten barcodes. Only five countries, Costa Rica, Canada, South Africa, Germany, and Spain, had a high sampling completeness, although collectively the barcode database covers most major taxonomic and biogeographically confined lineages. PD showed moderate saturation as more species diversity is added in a country, and community phylogenetics indicated clustering of national faunas. However, at the species level the inventory remained incomplete even in the most intensely sampled countries, and the sampling was insufficient for assessment of global species richness patterns. Discussion The sequence-based inventory in Chrysomelidae needs to be greatly expanded to include more areas and deeper local sampling before reaching a knowledge base similar to the existing Linnaean taxonomy. However, placing the barcodes into a backbone phylogenetic tree from mitochondrial genomes, a taxonomically and biogeographically highly structured pattern of global diversity emerges into which all species can be integrated via their barcodes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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