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Enregistrement W6948730265 · doi:10.5061/dryad.n1cg7

Data from: DNA barcodes from century-old type specimens using next generation sequencing

2015· dataset· en· W6948730265 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2015
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBarcodeSanger sequencingDNA sequencingDNA barcodingDNASequence analysisSequence (biology)Mitochondrial DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type specimens have high scientific importance because they provide the only certain connection between the application of a Linnean name and a physical specimen. Many other individuals may have been identified as a particular species, but their linkage to the taxon concept is inferential. Because type specimens are often more than a century old and have experienced conditions unfavorable for DNA preservation, success in sequence recovery has been uncertain. The present study addresses this challenge by employing next generation sequencing (NGS) to recover sequences for the barcode region of the cytochrome c oxidase 1 gene from small amounts of template DNA. DNA quality was first screened in more than 1800 century-old type specimens of Lepidoptera by attempting to recover 164bp and 94bp reads via Sanger sequencing. This analysis permitted the assignment of each specimen to one of three DNA quality categories – high (164bp sequence), medium (94bp sequence), or low (no sequence). Ten specimens from each category were subsequently analyzed via a PCR-based NGS protocol requiring very little template DNA. It recovered sequence information from all specimens with average read lengths ranging from 458bp to 610bp for the three DNA categories. By sequencing ten specimens in each NGS run, costs were similar to Sanger analysis. Future increases in the number of specimens processed in each run promise substantial reductions in cost, making it possible to anticipate a future where barcode sequences are available from most type specimens.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesCommunication savante, Science ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0090,032
Science ouverte0,0230,035
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,348
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,018 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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