A Bayesian Coalescent Model of the DNA Barcode Gap
Notice bibliographique
Résumé
A simple statistical model of the DNA barcode gap is outlined in both frequentist and Bayesian contexts. Here, accuracy of recently introduced nonparametric metrics, inspired by coalescent theory, is used to characterize the extent of proportional overlap/separation in maximum and minimum pairwise genetic distances within and among species, respectively. Using a straightforward binomial count of overlapping specimen records, probabilities of taxon distance distribution overlap/separation are directly estimated. The mean and variance are derived for edge cases of no and full overlap, and are shown to have good asymptotic properties. Further, a new way to visualize distances and the DNA barcode gap estimators via the empirical cumulative distribution function (ECDF) appears revealing. Using R and the probabilistic programming language, Stan, the proposed maximum likelihood estimators (MLEs) and Bayesian model are demonstrated on cytochrome b (CYTB) gene sequences from two Agabus diving beetle species, A. bipustulatus and A. nevadensis ( N = 701 and N = 2 individuals, respectively). Analyses clearly expose problems, showing much uncertainty in parameter estimates, particularly under the frequentist paradigm, and when specimen sample sizes for target species are small. Findings herein highlight the promise of the Bayesian approach using a conjugate beta prior for reliable posterior estimation over classical inference when available data are sparse. Obtained results can help shed light on foundational and applied research questions concerning DNA-based specimen identification and species delineation for studies in evolutionary biology and ecology, as well as biodiversity conservation, forensics, management and restoration of wide-ranging taxa.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».