DNA Barcoding Southwestern Atlantic Skates: A 20-Year Effort in Building a Species Identification Library
Notice bibliographique
Résumé
The skate fauna in the Southwest Atlantic Ocean (SWA; 34–55° S) is represented by ~32 species, many of which share external features that have led to misidentifications and deficient fishery statistics. The use of DNA barcoding to discriminate SWA skate species was explored after 20 years of surveys. COI sequences were subjected to distance-based neighbor-joining (NJ), maximum likelihood (ML), barcode index number (BIN), automatic barcode gap discovery (ABGD), and nucleotide diagnostic character (NDC) analyses. For widely distributed species, a haplotype network was built. Overall, 187 specimens and 31 egg cases from 26 skate species were barcoded. NJ and ML analyses showed that nearly all species exhibited unique barcodes or clusters of closely related haplotypes, except for Psammobatis normani/P. rudis and Dipturus trachyderma/D. argentinensis. The first pair was discriminated by NCD. BIN analysis recovered 17 groups, whereas ABGD recovered 23, better reflecting taxonomic diversity. In summary, 24 species were resolved by COI. Phylogeographic signals were observed for Amblyraja doellojuradoi and Zearaja brevicaudata. Compiling our results with data from BOLD, almost all the species occurring in the area possess barcodes, contributing to completing and curating the BOLD reference library, which constitutes an important tool for resolving taxonomic issues, tracing fishery products, and performing eDNA biomonitoring.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».