An expanded mammal mitogenome dataset from Southeast Asia
Notice bibliographique
Résumé
Southeast (SE) Asia is 1 of the most biodiverse regions in the world, and it holds approximately 20% of all mammal species. Despite this, the majority of SE Asia's genetic diversity is still poorly characterized. The growing interest in using environmental DNA to assess and monitor SE Asian species, in particular threatened mammals—has created the urgent need to expand the available reference database of mitochondrial barcode and complete mitogenome sequences. We have partially addressed this need by generating 72 new mitogenome sequences reconstructed from DNA isolated from a range of historical and modern tissue samples. Approximately 55 gigabases of raw sequence were generated. From this data, we assembled 72 complete mitogenome sequences, with an average depth of coverage of ×102.9 and ×55.2 for modern samples and historical samples, respectively. This dataset represents 52 species, of which 30 species had no previous mitogenome data available. The mitogenomes were geotagged to their sampling location, where known, to display a detailed geographical distribution of the species. Our new database of 52 taxa will strongly enhance the utility of environmental DNA approaches for monitoring mammals in SE Asia as it greatly increases the likelihoods that identification of metabarcoding sequencing reads can be assigned to reference sequences. This magnifies the confidence in species detections and thus allows more robust surveys and monitoring programmes of SE Asia's threatened mammal biodiversity. The extensive collections of historical samples from SE Asia in western and SE Asian museums should serve as additional valuable material to further enrich this reference database.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 ».