A response to: Evaluating the reliability of DNA Barcoding for Central American Pacific shallow water echinoderms identification
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Chacón-Monge et al. (2024) sought to test the accuracy of DNA barcoding for species identification in Pacific Central American shallow water echinoderms. They used cytochrome c oxidase I (COI) sequences derived from new material collected as part of the BioMar-ACG project in Costa Rica. Using their set of 348 echinoderm sequences, they compared species identification results from two online platforms: the National Center for Biotechnology Information (NCBI) GenBank using the nucleotide Basic Local Alignment Search Tool (BLASTn), and the Barcode of Life Data Systems (BOLD) Identification Engine. Objective: The present article is a response to their results and conclusions. Methods: We reinterpreted the results from the authors’ Appendix 2 to enable an objective comparison between the BOLD Identification Engine and BLASTn in GenBank. Results: While the authors found that both platforms were limited by the number of reference sequences available in their respective databases, they concluded that GenBank outperformed BOLD for identification; however, we identify several methodological flaws in their analysis. These include pseudoreplication amongst query sequences, contaminated sequences stemming from sampling errors, and a lack of standardization when interpreting results from the two platforms. Their assessment of the BOLD Identification Engine was also limited by improper selection of a reference database. Conclusion: Addressing these errors, we reinterpret their results and demonstrate that there is no difference in performance between the two platforms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».