Uncovering the Brittle Star’s Genetic Diversity from Kalimantan and Bali
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Brittle star is a benthic organism that belongs to Echinodermata and plays an important role as a detritivore that balances the food chain in coral reef ecosystems. Several factors, including anthropogenic pressures, climate change, over-exploitation, and pollution, are known to threaten the brittle star’s biodiversity. Therefore, species identification research using molecular methods is essential. Molecular analysis can be conducted using the Cytochrome Oxidase I marker of mitochondrial genome DNA (mtDNA). The sequencing results will be compared with NCBI data to find the closest species. 5 of the total 8 samples were successfully sequenced, identifying three species: Ophiocoma schoenleinii, Breviturma pusilla, Ophiactis savignyi, and Ophiuroidea sp. The comparison of sequencing results with existing NCBI data yielded genetic distances ranging from 0.000 to 0.129. The genetic distance among clades ranged from 0.010 to 0.355. A phylogenetic tree was constructed to examine the relationships between our findings and brittle star data from various countries. We included data from 11 countries: Papua New Guinea, Australia, the United States, New Zealand, Canada, the West Indies, South Africa, South Korea, Brazil, Belgium, and France. Based on the distribution map, the research results are most closely related to data from Papua New Guinea.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».