يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية

مقالة منهجية

خط أنابيب للتلفيق لتوليد وحدات التصنيف التشغيلية الجزيئية (MOTUs) بين الخنافس النهرية والمائية

914 مشاهدات

⸱

DOI:

10.3791/68323

⸱

يوليو 11, 2025

 ,  , 
1Ateneo Biodiversity Research Laboratory, Department of Biology, School of Science and Engineering, Higher Education Cluster, Ateneo de Manila University, 2Ateneo Institute of Sustainability, Ateneo de Manila University, 3Ateneo School of Medicine and Public Health, Higher Education Cluster, Ateneo de Manila University

في هذه المقالة

ملخص

يهدف البروتوكول المقدم هنا إلى توجيه المستخدمين حول المعالجة المستندة إلى الكمبيوتر لتسلسلات جينات الوحدة الفرعية الأولى للأكسيديز السيتوكروم سي (COI) المتولدة من الخنافس ، بحيث يمكن إنشاء فرضية تجميع الأنواع التي تسمى الوحدات التصنيفية التشغيلية الجزيئية (MOTUs) من الحمض النووي.

الملخص

ويحدث تدهور التنوع البيولوجي بمعدلات لا يمكن تصورها، ومع ذلك فإن رصد التنوع البيولوجي يعوقه عدد كبير من العوامل، بما في ذلك الجرد غير المكتمل للتنوع الأساسي وتضاؤل عدد خبراء التصنيف المهرة. يعد سد هذا العائق في جرد الأنواع من "الأصناف المظلمة" ، أو المجموعات شديدة التنوع التي غالبا ما تكون غير مدروسة في التصنيف ، أمرا بالغ الأهمية بشكل خاص في المناطق الاستوائية التي تواجه ضغوطا بيئية لا يمكن التغلب عليها. في حين أن تصنيف ألفا القائم على التشكل لا يزال المعيار الذهبي في تحديد الأنواع ، فإن الأساليب القائمة على الحمض النووي تظهر إمكانات هائلة في تسريع تحديد الأنواع واكتشافها. هنا ، نصف خط أنابيب التلفيق لتوليد وحدات تصنيفية تشغيلية جزيئية (MOTUs) تتضمن ستة مناهج لتحديد الأنواع الجزيئية المنفذة على جنسين غير واضحين للغاية من الخنافس ، وهما Byrrhinus Motschulsky ، 1858 من عائلة Limnichidae و Anacaena Thomson ، 1859 من عائلة Hydrophilidae ، من الفلبين. نظرا لأن هذا البروتوكول يركز على معالجة الرموز الشريطية للحمض النووي وبالنظر إلى أنه يمكن الحصول على هذه البيانات الجينية إما عن طريق التسلسل أو عن طريق التنزيل من قواعد البيانات عبر الإنترنت ، فإن نقطة البداية للبروتوكول الموصوف هنا هي تسلسل الحمض النووي. بالنظر إلى الرموز الشريطية ل COI ، يستخدم خط الأنابيب مزيجا من ثلاثة أساليب لتحديد الأنواع الجزيئية القائمة على العتبة ، وهي TaxonDNA و K2P و ASAP ، والتي تستخدم محاذاة التسلسل كبيانات إدخال. بالإضافة إلى ذلك ، يستمر خط الأنابيب بثلاثة مناهج قائمة على الاندماج ، وهي PTP-ML و PTP-BI و mPTP ، والتي تتطلب ملف شجرة كبيانات إدخال. تستلزم بعض الأساليب استخدام خوادم الويب ، بينما يستخدم البعض الآخر برامج محلية. وباختيار الطرائق الخوارزمية المعروضة، يمكن تحديد وحدات النقل السريع والنقل البحري، سواء بتوافق الآراء أو بالأغلبية. ومن اللافت للنظر أن خط الأنابيب هذا حدد أنواعا واضحة تقريبا من الخنافس من الفلبين ، حتى تلك الموثقة من نفس المناطق أو المناطق المجاورة.

المقدمة

مع المعدلات غير المسبوقة لانخفاض الأنواع العالمية عبر الأصنافالمتنوعة 1،2،3،4 ، يصبح الدافع لإنشاء جرد شامل للتنوع البيولوجي ، والذي يتضمن الأنواع غير المكتشفة وغير الموصوفة سابقا ، سباقا مع الزمن2،5. أولا ، لا معنى للحفاظ على التنوع البيولوجي إلا في ضوء المعرفة التصنيفية المناسبة6،7. وبالتالي ، فإن تحديد التنوع البيولوجي على مستوى الأنواع أمر ضروري ، بالنظر إلى أن الأنواع ذات الصلة الوثيقة ولكنها مختلفة قد يكون لها منافذ أساسيةفريدة 8.

في علم الخنفساء النظامي ، يعد تصنيف ألفا أو التصنيف التقليدي هو المعيار الذهبي في تحديد الأنواع على غرار معظم مجموعات ، إن لم يكن كلها9. يعتمد هذا النهج على الخصائص المورفولوجية لتصنيف الكائنات الحية في تصنيف أعلى ولتوفير تحديد على مستوى الأنواع10،11. في كثير من الحالات ، يمكن إجراء تحديد الأسرة12 أو حتى التعريف على مستوىالجنس 13 باستخدام السمات المورفولوجية الخارجية وحدها ، مثل شكل الجسم والتكيفات المتخصصة. وفي الوقت نفسه ، عادة ما يتم تحديد مستوى الأنواع في الخنافس من خلال مقارنة التفاصيل الهيكلية للزاعجة أو الأعضاء التناسلية الذكرية14،15،16.

على الرغم من القبول الواسع لهذا التصنيف ألفا القائم على التشكل ، إلا أن هذا النهج لاكتشاف الأنواع يعوقه العديد من "العوائق التصنيفية" 6،17،18 ، خاصة بين اللافقاريات19. في علم النظاميات للخنافس ، يواجه تحديد الأنواع و / أو اكتشافها باستخدام تصنيف ألفا تحديات وجود عدد محدود من علماء التصنيف المهرة20،21 ، والأوصاف السابقة الموجزة والبالكاد الغنيةبالمعلومات 22 ، والمشاكل اللوجستية المتعلقة بالوصول إلى الأدب وعينات النوع23.

يتفاقم هذا الأمر عندما يكون التصنيف المعني مشفرا أو غير واضح إلى حد كبير. تشير الأنواع المشفرة إلى مجموعة الأنواع من نفس الجنس ، أو حتى الأجناس المختلفة ، والتي لا يمكن تحديدها بسهولة من خلال التشكل المقارن ، بالنظر إلى الاختلافات الفينيتية الدقيقة بين الأنواع24. بعض الأصناف المشفرة ، التي تعتبر "الأصناف المظلمة" 25،26،27 ، تعاني أيضا من كونها مفرطة التنوع ولكنها غير مدروسة بشكل كبير. لسوء الحظ ، هذا ليس من غير المألوف في الخنافس النهرية والمائية8،28. يهدد الفشل في معالجة تحديد الأنواع بين الأصناف المظلمة المشفرة التنوع البيولوجي حيث يتم إعطاء تدبير حفظ واحد يناسب الجميع للكائنات الحية ذات المنافذ والمتطلبات البيئية المختلفة8،29.

بالنظر إلى هذه التحديات ، اكتسب "التصنيف التكاملي" 23 ، أو نهج اقتران تصنيف ألفا بخط آخر من الأدلة ، زخما كوسيلة لإقامة أنواع جديدة في العقدينالماضيين 30،31،32. أحد هذه الأدلة المستخدمة في الدراسات التصنيفية التكاملية على الخنافس33،34،35،36،37،38،39 وأوامر الحشراتالأخرى 40،41،42،43،44،45 هو تسلسل الحمض النووي. على وجه الخصوص ، يتم استخدام جين الوحدة الفرعية الأولى للأكسيديز السيتوكوندري (COI) للترميز الشريطي لمجموعة متنوعة من نظرا لطبيعته المحافظةإلى حد ما 46،47،48. في حين أن 658 نقطة أساس بطول 5 نهايات (COI-5 ′) ، والمعروفة أيضا باسم "جزء الترميز الشريطي" أو "جزء فولمر" ، قد تم اقتراحها على أنها التسلسل "التشخيصي"49 ، يتم استخدام COI-3 بطول 723 نقطة أساس أيضا بسبب مجموعة قوية من البادئات ل 3 نهاية50،51،52.

في حين أن الترميز الشريطي للحمض النووي باستخدام COI قد تم تصميمه لتحديد مستوى الأنواع ، إلا أنه مقيد بمستودع تسلسل مسبق 53 ، مثل GenBank54 و BOLD55 ، تحدد مناهج تحديد الأنواع الجزيئية حدود الأنواع باستخدام تسلسل الحمض النووي المقدم فقط مع عدم وجود مستودع مسبق56. هناك فئتان من مناهج تحديد الأنواع الجزيئية بناء على ملف الإدخال. أولا ، باستخدام محاذاة التسلسل كمدخلات ، تستخدم الأساليب القائمة على العتبة قيم القطع لتحديد الاختلاف بين الأنواعوداخلها 48،57،58. كطرق قائمة على المسافة ، تعتمد هذه الأساليب على مسافة قصوى غير محددة ملحوظة تبلغ 3٪ للحشرات ، والتي يشار إليها باسم "فجوة الترميز الشريطي" 51،59. بعض الأساليب القائمة على العتبة هي SpeciesIdentifier المنفذة في TaxonDNA60 ، والمسافة الجينية عبر Kimura 2-parameter (K2P) 61 ، وتجميع الأنواع عن طريق التقسيم التلقائي (في أسرع وقت ممكن) 62.

ثانيا ، باستخدام الشجرة كملف إدخال ، تحدد الأساليب القائمة على الاندماج حدود الأنواع وفرز السلالات المستقلة من خلال تحديد التغيير في معدل تفرع النسب63،64،66. غالبا ما تعتمد على مفهوم الأنواع التطورية67 ، تشمل الأساليب القائمة على الاندماج عمليات شجرة بواسون (PTP) 68 وتنوعها ، PTP متعدد المعدلات69. على أي حال ، يشار إلى المجموعات التي تشكلت بواسطة مناهج تحديد الأنواع الجزيئية مجتمعة باسم الوحدات التصنيفية التشغيلية الجزيئية (MOTUs).

هنا ، نقدم طرقا لخط أنابيب التلفيق لتوليد MOTUs التي تتضمن ثلاثة مناهج قائمة على العتبة وثلاثة مناهج قائمة على الاندماج (الشكل 1). تم اختبار خط الأنابيب على مجموعتي بيانات ، وهما (1) تسلسلات COI-3 من خنافس Byrrhinus Motschulsky على ضفاف النهر ، 1858 خنافس ، والتي تتكون من نوعين منشورين35 تم تشييدهما مسبقا باستخدام التصنيف التكاملي والتسلسلات الإضافية من الأنواع غير الموصوفة ، و (2) تسلسلات COI-5 من خنافس Anacaena Thomson ، 1859 خنافس ، والتي تتكون من تسلسلات من نوعين منشورين70 تم تشييده مسبقا باستخدام تصنيف ألفا وتسلسلات إضافية من الأنواع غير الموصوفة.

figure-introduction-1
الشكل 1: مخطط انسيابي لخط أنابيب التلفيق لتوليد MOTUs. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

المواد الأولية لخط أنابيب التلفيق هذا هي تسلسلات الحمض النووي ، والتي يمكن تنزيلها إما من المستودعات عبر الإنترنت (على سبيل المثال ، BOLD ، GenBank) أو إنشاؤها من تسلسل Sanger71. يسرد الجدول 1 والجدول 2 أرقام الانضمام لمجموعات البيانات التي تعرض نتائجها التمثيلية في هذه الورقة.

1. الخطوة التحضيرية للنهج القائمة على العتبة: محاذاة التسلسل

  1. تسلسلات التحميل في MEGA X72.
    ملاحظة: يمكن تنزيل MEGA X من https://www.megasoftware.net/
    1. انقر فوق محاذاة لفتح قائمة منسدلة. انقر فوق تحرير / بناء المحاذاة وحدد إنشاء محاذاة جديدة. انقر فوق موافق لتأكيد هذا التحديد. حدد DNA كنوع بيانات للمحاذاة.
    2. مرر الماوس فوق علامة التبويب تحرير ، وحدد إدراج تسلسل من ملف. انتقل إلى الدليل الذي يحتوي على التسلسلات وحددها ليتم تحميلها في MEGA.
  2. قم بمحاذاة التسلسلات بالنقر فوق المحاذاة ، ثم محاذاة بواسطة ClustalW73. تابع الإعدادات الافتراضية وانقر فوق موافق.
  3. قم بتحرير التسلسلات يدويا عن طريق قص كلا الطرفين وتنظيف أي إدخالات أو حذف.
    1. لحذف الإدخالات ، انقر فوق القواعد و / أو المواضع المدرجة ، واضغط على حذف على لوحة المفاتيح.
    2. لتصحيح عمليات الحذف ، انقر فوق الموضع الذي يفترض أنه تم حذفه كما هو موضح ب "-". احذف "-" واكتب القاعدة المقصودة.
    3. ابحث عن الموضع الأول حيث تحتوي جميع التسلسلات على حرف. انقر فوق المربع الفارغ في رأس الصف للموضع على يسار الموضع المحدد ، واسحب حتى المواضع الزائدة لجميع التسلسلات حتى يتم تحديد نهاية البداية. اضغط على حذف للقص.
    4. كرر الخطوة 1.3.3 من خلال البحث عن الموضع الأخير حيث تحتوي جميع التسلسلات على حرف. انقر فوق المربع الفارغ في صف رأس الموضع على يمين الموضع المحدد ، واسحب حتى المواضع الزائدة لجميع التسلسلات حتى يتم تحديد نهاية المحطة الطرفية. اضغط على حذف.
      ملاحظة: يوضح الشكل 2 أ محاذاة جيدة لتسلسل الحمض النووي. مجموعة البيانات النهائية عبارة عن مصفوفة من التسلسلات المتساوية الطول. وبالتالي ، فإن طول التسلسل ليس عاملا يؤثر على نتائج الدراسة. تعمل التسلسلات المرجعية كأساس للطول النهائي لمصفوفة المحاذاة.
  4. قم بترجمة التسلسل للتحقق من وجود كودونات توقف ، بالنظر إلى أن COI هو تسلسل ترميز البروتين.
    1. حدد جميع التسلسلات ، ثم انقر فوق علامة التبويب تسلسلات البروتين المترجمة .
    2. عند المطالبة، تحقق من الشفرة الجينية على أنها ميتوكوندرية لافقارية. إذا كانت الشفرة الجينية مختلفة ، فانقر فوق لا ، وستظهر قائمة تسمح للمرء بتحديد مربع الشفرة الجينية للميتوكوندريا اللافقارية .
    3. إذا كانت أكواد التوقف ، كما يشار إليها بعلامات النجمة في جسم المحاذاة ، موجودة لعمود كامل ، فانقر فوق تسلسلات الحمض النووي واحذف الموضع الأول لجميع التسلسلات.
    4. كرر الخطوة السابقة إذا كانت أكواد التوقف لا تزال موجودة في أي تسلسل.
    5. إذا كانت رموز الإيقاف لا تزال موجودة، فقم باستعادة المواضع المحذوفة مسبقا. حدد جميع التسلسلات ، ثم قم بتمرير الماوس فوق علامة التبويب "البيانات" وانقر فوق عكس.
    6. كرر الخطوة 1.4.1. إذا كانت أكواد الإيقاف لا تزال موجودة ، كرر الخطوتين 1.4.3 و 1.4.4.
      ملاحظة: يوضح الشكل 2 ب محاذاة جيدة للكودونات.
  5. انقر فوق تسلسلات الحمض النووي ، واحفظ محاذاة التسلسل إلى .mas / x. قم بتصدير التسلسل إلى أنواع الملفات الأخرى ذات الصلة ، مثل ملف .meg وملف .fasta.
    ملاحظة: تعمل بعض مناهج تحديد الأنواع الجزيئية بشكل أفضل بدون المجموعة الخارجية. وبالتالي ، فإن أحد الاعتبارات المحتملة هو إنشاء نسخة من ملف المحاذاة بدون المجموعة الخارجية.

figure-protocol-1
الشكل 2: محاذاة التسلسل في MEGA X. (أ) محاذاة تسلسل الحمض النووي النهائي الذي تم تنظيفه يدويا و (ب) محاذاة تسلسل البروتين المترجم لمجموعة بيانات Byrrhinus التي لا تظهر أي عمليات إدراج أو حذف أو فجوات. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

2. التعيين حسب وحدة الحمض النووي للتصنيف في معرف الأنواع 1.8

ملاحظة: يمكن تنزيل معرف الأنواع من https://taxondna.sourceforge.net/

  1. افتح TaxonDNA. انقر فوق استيراد ، ثم انقر فوق FASTA. قم بتحميل المحاذاة بتنسيق .fasta.
  2. انقر فوق الوحدات النمطية ، وانقر فوق نظام المجموعة. اضبط الحد على 3٪. ثم تحقق من إنشاء معلومات حول نظام المجموعة الفردي (الشكل 3).
  3. انقر فوق إنشاء مجموعات الآن!. احفظ النتائج عن طريق التقاط لقطة شاشة.

figure-protocol-2
الشكل 3: نافذة TaxonDNA في معرف الأنواع 1.8 توضح عتبة تحديد المستخدم 3٪ لترسيم الحدود. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

3. ترسيم بواسطة Kimura 2-parameter (K2P) في MEGA X

  1. في MEGA ، افتح ملف .meg بالنقر فوق ملف ، ثم افتح ملفا / جلسة. انقر فوق المسافة ، ثم انقر فوق حساب المسافات الزوجية. قم بتأكيد ملف .meg لترسيم الحدود.
  2. مرر الماوس فوق المربع الأصفر بجوار النموذج/الطريقة، ثم انقر على السهم الذي يظهر على يمين المربع.
  3. حدد نموذج Kimura 2-parameter من القائمة المنسدلة. انقر فوق "موافق " لتشغيل البرنامج. افتح نافذة إخراج البيانات (الشكل 4).
  4. انقر فوق ملف ، ثم تصدير / طباعة المسافات.
  5. افتح القائمة المنسدلة بجانب تنسيق الإخراج وحدد XL: مصنف Microsoft Excel. بالنسبة للمنازل العشرية، اختر 4.
  6. احفظ جدول البيانات الناتج في Microsoft Excel. استخدم التنسيق الشرطي لتمييز تلك التي تقل مسافتها عن 0.03 (أو 3٪).
    ملاحظة: على عكس الأساليب الأخرى التي تمت مناقشتها في هذه المقالة، لا يوفر K2P التجميع على الفور لأنه يعتمد على الحد الذي يحدده المستخدم. يعمل خط الأنابيب هذا على افتراض أن العتبة هي 3٪ ، مما يعني أن أي زوج من التسلسلات التي تقل المسافة الجينية لها عن 3٪ تنتمي إلى نفس المجموعة الجزيئية.

figure-protocol-3
الشكل 4: النافذة الناتجة في MEGA X توضح نتائج معلمة Kimura-2. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

4. الترسيم عن طريق تجميع الأنواع عن طريق التقسيم التلقائي (في أسرع وقت ممكن)

  1. انتقل إلى خادم الويب في أسرع وقت ممكن: https://bioinfo.mnhn.fr/abi/public/asap/asapweb.html
  2. قم بتحميل المحاذاة بالنقر فوق المربع البرتقالي المسمى اختر ملفا ... وتحديد ملف .fasta. بدلا من ذلك ، اسحب ملف .fasta إلى المربع البرتقالي. قم بالتمرير لأسفل ، وانقر فوق Go.
  3. لتنزيل التجميع ، انقر فوق القائمة للصف الذي يحتوي على أدنى درجة في أسرع وقت ممكن وأعلى رتبة p-val (الشكل 5).
    ملاحظة: إخراج النتيجة هو ملف .txt ، والذي يقدم مجموعات فرعية من المجموعات الجزيئية.

figure-protocol-4
الشكل 5: النافذة الناتجة في أسرع وقت ممكن توضح الحدود المحتملة. يتم قبول النتيجة الأولى (المربع الأزرق) بسبب أدنى درجة في أسرع وقت ممكن (المربع الأحمر) وأعلى رتبة P-val (المربع الأصفر). الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

5. الخطوة التحضيرية للنهج القائمة على الاندماج: تقدير الأشجار

  1. افتح ملف .meg بالنقر فوق البيانات ، ثم افتح ملفا / جلسة. اختبر نموذج الاستبدال الأنسب.
    1. انقر فوق النماذج ، ثم ابحث عن أفضل نماذج الحمض النووي / البروتين (ML). قم بتأكيد ملف .meg للتحليل.
    2. انقر فوق موافق في قائمة تفضيلات التحليل (الشكل 6 أ). لاحظ أفضل نموذج باستخدام أقل قيمة BIC و AICc (الشكل 6 ب).
      ملاحظة: عادة ما يكون هذا هو الأول في قائمة النماذج في النافذة الناتجة. ارجع إلى الأسماء الكاملة لأسماء النماذج المختصرة في الجزء السفلي من النافذة الناتجة.
  2. قم بإنشاء الشجرة.
    1. انقر فوق Phylogeny ثم قم ببناء / اختبار شجرة الاحتمالية القصوى.
    2. استخدم نموذج استبدال النيوكليوتيدات الأنسب. افعل ذلك عن طريق النقر على المربع الأصفر بجوار النموذج / الطريقة. حدد النموذج من القائمة المنسدلة.
    3. إذا كان نموذج استبدال النيوكليوتيدات الأنسب يحتوي على "+ G" أو "+ I" أو كليهما ، فانقر فوق المربع الموجود بجانب الأسعار بين المواقع وحدد المعلمات (G ، I ، G + I) من القائمة المنسدلة (الشكل 6 ج).
    4. ضمن اختبار نسالة ، انقر فوق المربع الموجود بجوار اختبار نسالة وحدد طريقة التمهيد من القائمة المنسدلة. انقر فوق المربع بجانب "لا. من النسخ المتماثلة للتمهيد" واكتب 1000 (الشكل 6 ج). انقر فوق موافق لتشغيل التحليل.
  3. بمجرد فتح نافذة تحتوي على الشجرة الناتجة (الشكل 6D)، احفظ جلسة الشجرة ك .mts/x. احفظ الإخراج كملف .nwk. احفظ الشجرة أيضا كملف صورة .png.

figure-protocol-5
الشكل 6: تقدير الأشجار في MEGA X كخطوة تحضيرية للنهج القائمة على الاندماج. (أ) إعداد لتحديد أفضل نموذج لاستبدال النيوكليوتيدات. (ب) بالنسبة لمجموعة بيانات Byrrhinus ، فإن النموذج الأنسب هو GTR + I نظرا لأدنى قيم BIC و AICc (المربع الأحمر). (ج) عند تشغيل شجرة الاحتمالية القصوى، تم تعيين GTR (المربع الأصفر) + I (المربع الأزرق) كمعلمات. (د) شجرة التعلم الآلي الخام الناتجة لاستخدامها في التحليلات اللاحقة. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

6. ترسيم الحدود بواسطة عمليات شجرة بواسون (PTP)

ملاحظة: ستؤدي الخطوات أدناه إلى نتائج PTP-ML و PTP-BI.

  1. انتقل إلى خادم الويب PTP: https://species.h-its.org/ptp/
  2. قم بتحميل ملف newick بالنقر فوق اختيار ملف. ضمن شجرتي ، حدد متجذر (الشكل 7 أ).
  3. أدخل معلمات التحليل. تحت رقم أجيال MCMC ، أدخل 100000. ضمن التخفيف ، أدخل 100. ضمن النسخ، أدخل 0.1. تحت البذور ، أدخل 123.
  4. أدخل المجموعة الخارجية عن طريق كتابة اسم التلميحات في المربع ضمن أسماء أصناف المجموعة الخارجية (إن وجدت). توجد تعليمات تنسيق الإدخال على يمين مربع الإدخال.
  5. أدخل عنوان البريد الإلكتروني في الحقل المقابل، ثم انقر فوق إرسال. في نافذة نتائج تحديد الأنواع PTP ، انقر هنا لفتح نافذة النتائج.
  6. ضمن حل الاحتمالية القصوى، قم بتنزيل نتائج PTP-ML بالنقر فوق تنزيل نتائج ترسيم الحدود (الشكل 7 ب).
  7. ضمن الحل المدعوم من Bayesian، قم بتنزيل نتائج PTP-BI بالنقر فوق تنزيل نتائج ترسيم الحدود.
    ملاحظة: تشير النتائج إلى مجموعات من التسلسلات في الأقسام. سيتم تصنيفها على أنها أنواع مرقمة متبوعة بقيمة دعم ، حيث يكون 1.000 مثاليا.

figure-protocol-6
الشكل 7: تحديد الأنواع الجزيئية بواسطة عمليات شجرة بواسون. (أ) نوافذ تعرض معلمات الإدخال. (ب) النافذة الناتجة في خادم PTP الشبكي، مع وصلة تحتوي على نتائج تعيين الحدود (المربع الأحمر). الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

7. ترسيم الحدود عن طريق عمليات شجرة بواسون متعددة المعدلات (mPTP)

  1. انتقل إلى خادم الويب mPTP: https://mptp.h-its.org/#/tree
  2. قم بتحميل ملف newick عن طريق سحبه إلى المستطيل الرمادي أو النقر فوق المستطيل. بمجرد تحميل البيانات في نفس الصفحة ، انقر فوق متابعة لتحديد المجموعة الخارجية (الشكل 8 أ).
  3. في صفحة مواصفات المجموعة الخارجية ، حدد المجموعة الخارجية بالنقر فوق المربع الموجود بجوار تسميات الأصناف لعينات المجموعة الخارجية. انقر فوق خيار Crop Outgroup في الجزء السفلي من التسلسل. انقر فوق اختيار النموذج.
  4. انقر فوق MPTP ، ثم انقر فوق خيارات التصور. في صفحة خيارات المرئيات ، اقبل الإعدادات الافتراضية.
    ملاحظة: بدلا من ذلك، يمكن ضبط الحجم الإجمالي للصورة عن طريق إدخال قيمة (بالبكسل) تحت عرض SVG. يمكن ضبط الخط والتباعد بين النص عن طريق إدخال الأحجام المطلوبة (بالبكسل) ضمن حجم خط SVG والمسافة بين النصائح والهامش الأيسر والهامش الأيمن والهامش العلوي والهامش السفلي.
  5. انقر فوق تفاصيل الاتصال. أدخل عنوان البريد الإلكتروني للرجوع إليه في المستقبل للنتائج (اختياري).
  6. انقر فوق نظرة عامة. تأكد من مراجعة عدد مدخلات الأصناف والمجموعات الخارجية المحددة.
  7. انقر فوق إرسال. انقر بزر الماوس الأيمن فوق الملفات الموجودة ضمن الملفات القابلة للتنزيل (الشكل 8 ب)، وحدد حفظ باسم... لحفظ النتائج.
    ملاحظة: سيشير الملف النصي الناتج إلى العدد الإجمالي للأنواع المحددة في بداية النتائج. سيقدم بعد ذلك التسلسلات التي تقع تحت كل مجموعة. يتم ترتيب هذه المجموعات والتسلسلات المقابلة بشكل مشابه للشجرة التي تم إنشاؤها في ملف .svg. سيعرض ملف mPTP SVG تجميع التسلسلات. يتم تقديم المجموعات من خلال مجموعات من التسلسلات المتصلة بفروع حمراء على طول الشجرة. تشير كل مجموعة معزولة من الفروع الحمراء إلى MOTU الفردي.

figure-protocol-7
الشكل 8: تحديد الأنواع الجزيئية من خلال عمليات شجرة بواسون متعددة المعدلات. (أ) النوافذ التي تعرض المعلومات المقروءة ب mPTP فيما يتعلق بالشجرة التي تم تحميلها. (ب) النافذة الناتجة في الخادم الشبكي mPTP، مع وصلة تحتوي على نتائج تعيين الحدود (المربع الأحمر). الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

8. جيل MOTU

  1. افتح الشجرة باستخدام برنامج محرر الصور أو باستخدام PowerPoint.
  2. قم بإنشاء شريط لتمثيل نتائج كل نهج لتحديد الأنواع الجزيئية (انظر الشكل 9 والشكل 10 للعينات). تأكد من أن أي شريط واحد يتماشى مع التسلسلات التي يتضمنها في مجموعته الجزيئية.
  3. تحديد MOTU بأحد هذين النهجين74
    1. إذا أدت جميع الأساليب إلى نتائج متطابقة لمجموعة جزيئية معينة ، فقم بإقامة العنقود الجزيئي كMOTU بالإجماع.
    2. إذا تولدت معظم الأساليب نتائج متطابقة لمجموعة جزيئية معينة ، فقم بإقامة العنقود الجزيئي كMOTU بالأغلبية.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

نفذت هذه المقالة خط أنابيب لخلطة تحديد الأنواع الجزيئية ، والذي يتضمن TaxonDNA و K2P و ASAP ، ونوعين مختلفين من PTP ، و mPTP ، إلى الخنافس المائية والنهرية على ضفاف النهر. يشار إلى نتائج كل نهج من الأساليب الستة باسم "العناقيد الجزيئية" ، بينما يشار إلى الملخص باسم "الوحدات التصنيفية التشغيلية الجزيئية" أو MOTUs75.

تم اختبار خط أنابيب التلفيق على مجموعتي بيانات. تتكون مجموعة البيانات الأولى (الجدول 1 ، الشكل 9) من 24 تسلسلا...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

في حين أن تسلسل الحمض النووي ، وخاصة COI49 ، يمكن مقارنته بالتسلسلات المرجعية22،53،78 في المستودعات العامة عبر الإنترنت54،55،79،80 لنظام التعريف الحيوي46 ، فإن مثل هذا النهج محدود بالتسلسلات المودعة المتاحة. على العكس من ...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

ليس لدينا ما نفصح عنه.

شكر وتقدير

نشكر مكتب مصايد الأسماك والموارد المائية (BFAR) ووحدات الحكومة المحلية المعنية على منحنا موافقة مسبقة مستنيرة لإجراء أخذ عينات من التنوع البيولوجي. نشكر الدكتور هندريك فريتاغ على التوجيه بشأن العمل التصنيفي. كما نشكر المراجعين والمحررين على تعليقاتهم المفيدة والبناءة. أخيرا، نعرب عن امتناننا الشديد لمنحة المشروع الكبير لمجلس أبحاث الجامعة (URC 2022-09) ومنحة النشر ذات الوصول المفتوح من جامعة أتينيو دي مانيلا، وصندوق SC Johnson للبحث والتطوير الطلابي للقيادة البيئية التابع لمعهد أتينيو لأبحاث العلوم والهندسة، وصندوق LinnéSys: أبحاث النظاميات التابع لجمعية لينيان في لندن وجمعية النظاميات لتمويل هذه الدراسة.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
في أسرع وقت ممكن مستكشف سبارتhttps://bioinfo.mnhn.fr/abi/public/asap/asapweb.html
حاسوبأي وحدة معالجة
ميجا إكس  برنامج MEGAhttps://www.megasoftware.net/
خادم الويب mPTPhttps://mptp.h-its.org/#/tree
خادم الويب PTPمعهد هايدلبرغ للدراسات النظرية (HITS)https://species.h-its.org/ptp/
معرف الأنواع   https://taxondna.sourceforge.net/

المراجع

  1. Ceballos, G., Ehrlich, P. R. Mammal population losses and the extinction crisis. Science. 296 (5569), 904-907 (2002).
  2. Dirzo, R., et al. Defaunation in the Anthropocene. Science. 345 (6195), 401-406 (2014).
  3. Cardoso, P., et al. Scientists' warning to humanity on insect extinctions. Biol Conserv. 242, 108426(2020).
  4. Wagner, D. L., Grames, E. M., Forister, M. L., Berenbaum, M. R., Stopak, D. Insect decline in the Anthropocene: Death by a thousand cuts. Proc Natl Acad Sci U S A. 118 (2), 1-10 (2021).
  5. Steffen, W., Crutzen, P. J., McNeill, J. R. Welcome to the Anthropocene. Ambio. 36 (8), 614-621 (2007).
  6. de Carvalho, M. R., et al. Taxonomic impediment or impediment to taxonomy? A commentary on systematics and the cybertaxonomic-automation paradigm. Evol Biol. 34 (3-4), 140-143 (2007).
  7. Satler, J. D., Carstens, B. C., Hedin, M. Multilocus species delimitation in a complex of morphologically conserved trapdoor spiders (Mygalomorphae, Antrodiaetidae, Aliatypus). Syst Biol. 62 (6), 805-823 (2013).
  8. Arribas, P., Andújar, C., Sánchez-Fernández, D., Abellán, P., Millán, A. Integrative taxonomy and conservation of cryptic beetles in the Mediterranean region (Hydrophilidae). Zool Scr. 42 (2), 182-200 (2013).
  9. Baker, K., et al. Carpooling with ecologists, geographers and taxonomists: Perceptions from conducting environmental research in tropical regions. Biodivers Conserv. 28 (4), 975-981 (2019).
  10. Tan, D. S. H., Ang, Y., Lim, G. S., Bin Ismail, M. R., Meier, R. From "cryptic species" to integrative taxonomy: An iterative process involving DNA sequences, morphology, and behaviour leads to the resurrection of Sepsis pyrrhosoma (Sepsidae: Diptera). Zool Scr. 39 (1), 51-61 (2010).
  11. Tan, M. K., Storozhenko, S. Y., Hwang, W. S., Meier, R. Integrative taxonomy reveals two sympatric species of the genus Eucriotettix Hebard, 1930 (Orthoptera: Tetrigidae). Zootaxa. 4268 (3), 377-394 (2017).
  12. Yule, C. M. Freshwater invertebrates. Freshwater Invertebrates of the Malaysian Region. , 23-31 (2004).
  13. Komarek, A., Jäch, M. A., Ji, L. Hydrophilidae: I. Check list and key to Palearctic and Oriental genera of aquatic Hydrophilidae (Coleoptera). Water Beetles of China. 3, 383-395 (2003).
  14. Rudoy, A., Ribera, I. The macroevolution of size and complexity in insect male genitalia. PeerJ. 4, e1882(2016).
  15. Rudoy, A., Beutel, R. G., Ribera, I. Evolution of the male genitalia in the genus Limnebius Leach, 1815 (Coleoptera, Hydraenidae). Zool J Linn Soc. 178, 97-127 (2016).
  16. Shapiro, A. The lock-and-key hypothesis: Evolutionary and biosystematic interpretation of insect genitalia. Annu Rev Entomol. 34 (1), 231-245 (1989).
  17. Scotland, R., Hughes, C., Bailey, D., Wortley, A. The big machine and the much-maligned taxonomist. Syst Biodivers. 1 (2), 139-143 (2003).
  18. Vinarski, M. V. Roots of the taxonomic impediment: Is the "integrativeness" a remedy. Integr Zool. 15 (1), 2-15 (2020).
  19. Cardoso, P., Erwin, T. L., Borges, P. A. V., New, T. R. The seven impediments in invertebrate conservation and how to overcome them. Biol Conserv. 144 (11), 2647-2655 (2011).
  20. Engel, M. S., et al. The taxonomic impediment: A shortage of taxonomists, not the lack of technical approaches. Zool J Linn Soc. XX, 1-7 (2021).
  21. Tancoigne, E., Dubois, A. Cladistics taxonomy: No decline, but inertia. Cladistics. , 1-4 (2013).
  22. Riedel, A., Sagata, K., Suhardjono, Y. R., Tänzler, R., Balke, M. Integrative taxonomy on the fast track: Towards more sustainability in biodiversity research. Front Zool. 10 (15), 1-9 (2013).
  23. Dayrat, B. Towards integrative taxonomy. Biol J Linn Soc. 85 (3), 407-415 (2005).
  24. Bickford, D., et al. Cryptic species as a window on diversity and conservation. Trends Ecol Evol. 22 (3), 148-155 (2007).
  25. Page, R. D. M. DNA barcoding and taxonomy: Dark taxa and dark texts. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 371 (1702), 20150334(2016).
  26. Morinière, J., et al. A DNA barcode library for 5,200 German flies and midges (Insecta: Diptera) and its implications for metabarcoding-based biomonitoring. Mol Ecol Resour. 19 (4), 900-928 (2019).
  27. Hartop, E., Srivathsan, A., Ronquist, F., Meier, R. Towards large-scale integrative taxonomy (LIT): Resolving the data conundrum for dark taxa. Syst Biol. 71 (6), 1404-1422 (2022).
  28. Fossen, E. I., Ekrem, T., Nilsson, A. N., Bergsten, J. Species delimitation in northern European water scavenger beetles of the genus Hydrobius (Coleoptera, Hydrophilidae). ZooKeys. 564, 71-120 (2016).
  29. Bálint, M., et al. Cryptic biodiversity loss linked to global climate change. Nat Clim Change. 1 (6), 313-318 (2011).
  30. Padial, J. M., De La Riva, I. A response to recent proposals for integrative taxonomy. Biol J Linn Soc. 101 (3), 747-756 (2010).
  31. Andújar, C., Arribas, P., Ruiz, C., Serrano, J., Gómez-Zurita, J. Integration of conflict into integrative taxonomy: Fitting hybridization in species delimitation of Mesocarabus (Coleoptera: Carabidae). Mol Ecol. 23 (17), 4344-4361 (2014).
  32. Schlick-Steiner, B. C., et al. Integrative taxonomy: A multisource approach to exploring biodiversity. Annu Rev Entomol. 55 (1), 421-438 (2010).
  33. Stüben, P. E., Astrin, J. J. Integrative taxonomy, phylogeny, and new species of the weevil genus Onyxacalles Stüben (Coleoptera: Curculionidae: Cryptorhynchinae). Psyche (Lond). 2012, 1-22 (2012).
  34. Hawlitschek, O., et al. Pleistocene climate change promoted rapid diversification of aquatic invertebrates in Southeast Australia. BMC Evol Biol. 12 (142), 1-15 (2012).
  35. Delocado, E. D., Freitag, H. Two new species of Byrrhinus Motschulsky, 1858 (Coleoptera, Limnichidae, Limnichinae) from Negros, Philippines. ZooKeys. 1070, 51-72 (2021).
  36. De Vera, G. C. M., Sia, J. I. L., Freitag, H., Delocado, E. D. The first new species of Leptelmis Sharp, 1888 (Coleoptera, Elmidae) from the Philippines in the last 50 years. Tijdschr Entomol. 166 (2-3), 175-186 (2023).
  37. Seno, C. B. N., Delocado, E. D., Freitag, H. Three new species of Ancyronyx Erichson, 1847 (Coleoptera, Elmidae) from Mindanao, Philippines. Tijdschr Entomol. 72, 61-80 (2022).
  38. López-López, A., Hudson, P., Galián, J. Islands in the desert: Species delimitation and evolutionary history of Pseudotetracha tiger beetles (Coleoptera: Cicindelidae: Megacephalini) from Australian salt lakes. Mol Phylogenet Evol. 101, 279-285 (2016).
  39. Ibarra, J. W. B., Bantiding, F. J. A., Delocado, E. D. First Georissidae (Coleoptera) from the Philippines with description of two new species of Georissus Latreille, 1809. Tijdschr Entomol. , 45-58 (2025).
  40. Boonsoong, B., Sartori, M. Review and integrative taxonomy of the genus Prosopistoma Latreille, 1833 (Ephemeroptera, Prosopistomatidae) in Thailand, with description of a new species. ZooKeys. 825, 123-144 (2019).
  41. Wang, Y., Nansen, C., Zhang, Y. Integrative insect taxonomy based on morphology, mitochondrial DNA, and hyperspectral reflectance profiling. Zool J Linn Soc. 177 (2), 378-394 (2016).
  42. Schutze, M. K., et al. One and the same: Integrative taxonomic evidence that Bactrocera invadens (Diptera: Tephritidae) is the same species as the Oriental fruit fly Bactrocera dorsalis. Syst Entomol. 40 (2), 472-486 (2015).
  43. Schär, S., et al. Integrative biodiversity inventory of ants from a Sicilian archipelago reveals high diversity on young volcanic islands (Hymenoptera: Formicidae). Org Divers Evol. 20, 405-416 (2020).
  44. Ševčík, J., et al. Integrative taxonomy of Central European Planetella (Diptera: Cecidomyiidae) indicates high species diversity, intraspecific variation and low host specificity. Acta Entomol Musei Natl Pragae. 63 (2), 413-450 (2023).
  45. Mengual, X., Ståhls, G., Vujić, A., Marcos-García, M. Á Integrative taxonomy of Iberian Merodon species (Diptera, Syrphidae). Zootaxa. 1377, 1-26 (2006).
  46. Hebert, P. D. N., et al. Biological identifications through DNA barcodes. Proc R Soc B Biol Sci. 270 (1512), 313-321 (2003).
  47. Hebert, P. D. N., et al. Ten species in one: DNA barcoding reveals cryptic species in the neotropical skipper butterfly Astraptes fulgerator. Proc Natl Acad Sci U S A. 101 (41), 14812-14817 (2004).
  48. Hebert, P. D. N., Gregory, T. R. The promise of DNA barcoding for taxonomy. Syst Biol. 54 (5), 852-859 (2005).
  49. Hebert, P. D. N., Ratnasingham, S., DeWaard, J. R. Barcoding animal life: Cytochrome c oxidase subunit 1 divergences among closely related species. Proc R Soc Lond B. 270 (Suppl), S96-S99 (2003).
  50. Simon, C., et al. Evolution, weighting, and phylogenetic utility of mitochondrial gene sequences and a compilation of conserved polymerase chain reaction primers. Ann Entomol Soc Am. 87 (6), 651-701 (1994).
  51. Hendrich, L., et al. Mitochondrial Cox1 sequence data reliably uncover patterns of insect diversity but suffer from high lineage-idiosyncratic error rates. PLoS ONE. 5 (12), e14448(2010).
  52. Balke, M., et al. Suggestions for a molecular biodiversity assessment of Southeast Asian freshwater invertebrates: Lessons from the megadiverse beetles (Coleoptera). J Limnol. 72 (Suppl 2), 61-68 (2013).
  53. Virgilio, M., et al. Comparative performances of DNA barcoding across insect orders. BMC Bioinformatics. 11, 206(2010).
  54. Benson, D. A., et al. GenBank. Nucleic Acids Res. 41 (D1), 36-42 (2013).
  55. Ratnasingham, S., Hebert, P. D. N. BOLD: The barcode of life data system. Mol Ecol Notes. 7, 355-364 (2007).
  56. Pons, J., et al. Sequence-based species delimitation for the DNA taxonomy of undescribed insects. Syst Biol. 55 (4), 595-609 (2006).
  57. Puillandre, N., et al. automatic barcode gap discovery for primary species delimitation. Mol Ecol. 21 (8), 1864-1877 (2012).
  58. Fontaneto, D., Flot, J. F., Tang, C. Q. Guidelines for DNA taxonomy, with a focus on the meiofauna. Mar Biodivers. 45 (3), 433-451 (2015).
  59. Balke, M., et al. New Guinea highland origin of a widespread arthropod supertramp. Proc R Soc B Biol Sci. 276 (1666), 2359-2367 (2009).
  60. Meier, R., et al. DNA barcoding and taxonomy in Diptera: A tale of high intraspecific variability and low identification success. Syst Biol. 55 (5), 715-728 (2006).
  61. Kimura, M. A simple method for estimating evolutionary rates of base substitutions through comparative studies of nucleotide sequences. J Mol Evol. 16 (2), 111-120 (1980).
  62. Puillandre, N., Brouillet, S., Achaz, G. ASAP: Assemble species by automatic partitioning. Mol Ecol Resour. 21 (2), 609-620 (2021).
  63. Wiens, J. J., Penkrot, T. A. Delimiting species using DNA and morphological variation and discordant species limits in spiny lizards (Sceloporus). Syst Biol. 51 (1), 69-91 (2002).
  64. Fujisawa, T., Barraclough, T. G. Delimiting species using single-locus data and the generalized mixed Yule coalescent approach: A revised method and evaluation on simulated data sets. Syst Biol. 62 (5), 707-724 (2013).
  65. Yang, Z., Rannala, B. Unguided species delimitation using DNA sequence data from multiple loci. Mol Biol Evol. 31 (12), 3125-3135 (2014).
  66. Leaché, A. D., Fujita, M. K. Bayesian species delimitation in West African forest geckos (Hemidactylus fasciatus). Proc R Soc B Biol Sci. 277 (1697), 3071-3077 (2010).
  67. Luo, A., et al. Comparison of methods for molecular species delimitation across a range of speciation scenarios. Syst Biol. 67 (5), 830-846 (2018).
  68. Zhang, J., et al. A general species delimitation method with applications to phylogenetic placements. Bioinformatics. 29 (22), 2869-2876 (2013).
  69. Kapli, P., et al. Multi-rate Poisson tree processes for single-locus species delimitation under maximum likelihood and Markov chain Monte Carlo. Bioinformatics. 33 (11), 1630-1638 (2017).
  70. Sanchez, E. G. S., Delocado, E. D., Freitag, H. Two new species of Anacaena Thomson, 1859 (Coleoptera, Hydrophilidae) from the Philippines. ZooKeys. 1112, 11-25 (2022).
  71. Sanger, F., Coulson, A. R. A rapid method for determining sequences in DNA by primed synthesis with DNA polymerase. J Mol Biol. 94 (3), 441-448 (1975).
  72. Kumar, S., et al. MEGA X: Molecular evolutionary genetics analysis across computing platforms. Mol Biol Evol. 35 (6), 1547-1549 (2018).
  73. Thompson, J. D., Higgins, D. G., Gibson, T. J. CLUSTAL W: Improving the sensitivity of progressive multiple sequence alignment through sequence weighting, position-specific gap penalties and weight matrix choice. Nucleic Acids Res. 22, 4673-4680 (1994).
  74. Pentinsaari, M., Vos, R., Mutanen, M. Algorithmic single-locus species delimitation: Effects of sampling effort, variation and nonmonophyly in four methods and 1870 species of beetles. Mol Ecol Resour. 17 (3), 393-404 (2017).
  75. Galimberti, A., et al. Integrated operational taxonomic units (IOTUs) in echolocating bats: A bridge between molecular and traditional taxonomy. PLoS ONE. 7 (6), e40122(2012).
  76. Kundrata, R., Jäch, M. A., Bocak, L. Molecular phylogeny of the Byrrhoidea-Buprestoidea complex (Coleoptera, Elateriformia). Zool Scr. 46 (2), 150-164 (2017).
  77. Komarek, A., Freitag, H. Taxonomic revision of Agraphydrus Règimbart, 1903 V. Philippine species and their first DNA barcodes. Koleopt Rundsch. 90, 201-242 (2020).
  78. Tautz, D., et al. A plea for DNA taxonomy. Trends Ecol Evol. 18 (2), 70-74 (2003).
  79. Altschul, S. F., et al. Basic local alignment search tool. J Mol Biol. 215 (3), 403-410 (1990).
  80. Porter, T., Hajibabaei, M. Over 2.5 million COI sequences in GenBank and growing. bioRxiv. , 353904(2018).
  81. Gómez, R. A., Reddell, J., Will, K., Moore, W. Up high and down low: Molecular systematics and insight into the diversification of the ground beetle genus Rhadine LeConte. Mol Phylogenet Evol. 98, 161-175 (2016).
  82. Kodada, J., et al. Ancyronyx clisteri, a new spider riffle beetle species from Borneo, redescription of A. sarawacensis Jäch including a description of the larva and new distribution data for A. procerus Jäch using DNA barcodes (Coleoptera, Elmidae). ZooKeys. 912, 25-64 (2020).
  83. Hajibabaei, M., Janzen, D. H., Burns, J. M., Hallwachs, W., Hebert, P. D. N. DNA barcodes distinguish species of tropical Lepidoptera. Proc Natl Acad Sci U S A. 103 (4), 968-971 (2006).
  84. Yeo, D., Srivathsan, A., Meier, R. Longer is not always better: Optimizing barcode length for large-scale species discovery and identification. Syst Biol. 69 (5), 999-1015 (2020).
  85. Sabordo, M. R., Delocado, E., Freitag, H. Two new species of the genus Ancyronyx Erichson, 1847 from the island of Negros, Philippines (Insecta, Coleoptera, Elmidae). Tijdschr Entomol. 163 (1), 13-30 (2020).
  86. Astrin, J. J., et al. Exploring diversity in cryptorhynchine weevils (Coleoptera) using distance-, character- and tree-based species delineation. Mol Phylogenet Evol. 63 (1), 1-14 (2012).
  87. Pritchard, J. K., Stephens, M., Donnelly, P. Inference of population structure using multilocus genotype data. Genetics. 155, 945-959 (2000).
  88. Huelsenbeck, J. P., Andolfatto, P., Huelsenbeck, E. T. Structurama: Bayesian inference of population structure. Evol Bioinform. 7, 55-59 (2011).
  89. Hausdorf, B., Hennig, C. Species delimitation using dominant and codominant multilocus markers. Syst Biol. 59 (5), 491-503 (2010).
  90. Fujita, M. K., et al. Coalescent-based species delimitation in an integrative taxonomy. Trends Ecol Evol. 27 (9), 480-488 (2012).
  91. Monaghan, M. T., et al. Accelerated species inventory on Madagascar using coalescent-based models of species delineation. Syst Biol. 58 (3), 298-311 (2009).
  92. Yang, Z., Rannala, B. Bayesian species delimitation using multilocus sequence data. Proc Natl Acad Sci U S A. 107 (20), 9264-9269 (2010).
  93. Ence, D. D., Carstens, B. C. SpedeSTEM: A rapid and accurate method for species delimitation. Mol Ecol Resour. 11 (3), 473-480 (2011).
  94. de Queiroz, K. Species concepts and species delimitation. Syst Biol. 56 (6), 879-886 (2007).
  95. Blair, C., Bryson, R. W. Cryptic diversity and discordance in single-locus species delimitation methods within horned lizards (Phrynosomatidae: Phrynosoma). Mol Ecol Resour. 17 (6), 1168-1182 (2017).
  96. Dellicour, S., Flot, J. F. Delimiting species-poor data sets using single molecular markers: A study of barcode gaps, haplowebs and GMYC. Syst Biol. 64 (6), 900-908 (2015).
  97. Dellicour, S., Flot, J. F. The hitchhiker's guide to single-locus species delimitation. Mol Ecol Resour. 18 (6), 1234-1246 (2018).
  98. Liu, L., et al. Estimating phylogenetic trees from genome-scale data. Ann N Y Acad Sci. 1360 (1), 36-53 (2015).
  99. Lim, G. S., Balke, M., Meier, R. Determining species boundaries in a world full of rarity: Singletons, species delimitation methods. Syst Biol. 61 (1), 165-169 (2012).
  100. Zhou, Z., et al. molecular species delimitation based on COI-5P barcode sequences revealed high cryptic/undescribed diversity for Chinese katydids (Orthoptera: Tettigoniidae). BMC Evol Biol. 19 (1), (2019).
  101. Toussaint, E. F. A., et al. Comparative molecular species delimitation in the charismatic Nawab butterflies (Nymphalidae, Charaxinae, Polyura). Mol Phylogenet Evol. 91, 194-209 (2015).
  102. Carstens, B. C., Dewey, T. A. Species delimitation using a combined coalescent and information-theoretic approach: An example from North American Myotis bats. Syst Biol. 59 (4), 400-414 (2010).
  103. Esselstyn, J. A., et al. Single-locus species delimitation: A test of the mixed Yule-coalescent model, with an empirical application to Philippine round-leaf bats. Proc R Soc Lond B. 279 (1743), 3678-3686 (2012).
  104. Stech, M., et al. Molecular species delimitation in the Racomitrium canescens complex (Grimmiaceae) and implications for DNA barcoding of species complexes in mosses. PLoS One. 8 (1), e53134(2013).
  105. Kekkonen, M., Hebert, P. D. N. DNA barcode-based delineation of putative species: Efficient start for taxonomic workflows. Mol Ecol Resour. 14 (4), 706-715 (2014).
  106. Meier, R., et al. "Dark taxonomy": A new protocol for overcoming the taxonomic impediments for dark taxa and broadening the taxon base for biodiversity assessment. Cladistics. 41, 223-238 (2025).
  107. Ebach, M. C., Holdrege, C. DNA barcoding is no substitute for taxonomy. Nature. 434, 697(2005).
  108. Ebach, M. C., Holdrege, C. More taxonomy, not DNA barcoding. BioScience. 55 (10), 822-823 (2005).
  109. Mora, C., et al. How many species are there on Earth and in the ocean. PLoS Biol. 9 (8), e1001127(2011).
  110. Stork, N. E. How many species of insects and other terrestrial arthropods are there on Earth. Annu Rev Entomol. 63, 31-45 (2018).
  111. Scheffers, B. R., et al. What we know and don't know about Earth's missing biodiversity. Trends Ecol Evol. 27 (9), 501-510 (2012).
  112. Carbayo, F., Marques, A. C. The cost of describing the entire animal kingdom. Trends Ecol Evol. 26 (4), 153-154 (2011).
  113. Walsh, J. C., et al. Trends and biases in the listing and recovery planning for threatened species: An Australian case study. Oryx. 47 (1), 134-143 (2013).
  114. Carrizo, S. F., et al. Freshwater megafauna: Flagships for freshwater biodiversity under threat. BioScience. 67 (10), 919-927 (2017).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

الوسوم

MOTU COI
خط أنابيب للتلفيق لتوليد وحدات التصنيف التشغيلية الجزيئية (MOTUs) بين الخنافس النهرية والمائية
اتصل بنا
أوصِ بها للمكتبة

الخصوصية

شروط الاستخدام

السياسات

2026 © حقوق الطبع والنشر MyJoVE Corporation. جميع الحقوق محفوظة.