Taxonomic or trait assignation of environmental sequences in regions with a poor taxonomic knowledge: case of river diatom metabarcoding with a new version of the annotated reference library Diat.barcode - supplementary data
Notice bibliographique
Résumé
Supplementary data of the manuscript --- Abstract ------ We present a new version of a barcoding reference library dedicated to diatoms, Diat.barcode v12, with newly published sequences, annotated with ecological, and biological traits and curated by a college of experts. We used this library in two different areas, one where the taxonomic coverage of the library was good (mainland France) and another where it was poor (French Guyana) with about 320 diatom samples collected for river monitoring. We show that a direct bioinformatic assignment of environmental sequences to traits has a strong interest in French Guyana where species knowledge is poor and therefore the proportion of assigned environmental sequences is much lower (12.8%) than trait assignation (30%). Using co-correspondence analyses, we show that species assignation dataset and trait assignation datasets were significantly correlated in 7 out of 13 cases in French Guyana, whereas they were always significantly correlated in Mainland France. This can be interpreted as an important loss of ecological information with species assignation in French Guyana, which is not observed in mainland France. This shows the value for ecological studies to use direct assignation of environmental sequences to traits in regions where taxonomic knowledge is poor.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,008 |
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 ».