Een abonnement op JoVE is vereist om deze inhoud te bekijken. Log in of start vandaag met uw gratis proefperiode.

Methodenartikel

Een brouwpijplijn voor het genereren van moleculaire operationele taxonomische eenheden (MOTU's) tussen oever- en waterkevers

914 weergaven

⸱

DOI:

10.3791/68323

⸱

11 juli 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

In dit artikel

Samenvatting

Het hier gepresenteerde protocol is bedoeld om de gebruikers te begeleiden bij de computergebaseerde verwerking van cytochroom c-oxidase subeenheid I (COI) gensequenties gegenereerd door kevers, zodat de soortclusterhypothese die moleculaire operationele taxonomische eenheden (MOTU's) wordt genoemd, kan worden gegenereerd uit DNA.

Samenvatting

De achteruitgang van de biodiversiteit voltrekt zich in een onvoorstelbaar tempo, maar het monitoren van de biodiversiteit wordt belemmerd door een overvloed aan factoren, waaronder de onvolledige inventarisatie van de basisdiversiteit en de slinkende populatie van bekwame taxonomen. Het overbruggen van deze belemmering in de soorteninventarisatie van "donkere taxa", of hyperdiverse groepen die vaak onderbelicht zijn in de taxonomie, is vooral cruciaal in de tropen die te maken hebben met onoverkomelijke milieudruk. Hoewel op morfologie gebaseerde alfataxonomie de gouden standaard blijft bij het identificeren van soorten, hebben op DNA gebaseerde methoden een enorm potentieel laten zien bij het versnellen van de afbakening en ontdekking van soorten. Hier beschrijven we een brouwpijplijn voor het genereren van moleculaire operationele taxonomische eenheden (MOTU's) met zes moleculaire soortenafbakeningsbenaderingen, geïmplementeerd op twee zeer onopvallende kevergeslachten, namelijk Byrrhinus Motschulsky, 1858 van de familie Limnichidae en Anacaena Thomson, 1859 van de familie Hydrophilidae, uit de Filippijnen. Aangezien dit protocol zich richt op het verwerken van DNA-barcodes en aangezien deze genetische gegevens kunnen worden verkregen door sequentiebepaling of door te downloaden uit online databases, zijn het uitgangspunt voor het hier beschreven protocol de DNA-sequenties. Gezien de COI-barcodes maakt de pijplijn gebruik van een combinatie van drie op drempels gebaseerde benaderingen voor de afbakening van moleculaire soorten, namelijk TaxonDNA, K2P en ASAP, die sequentie-uitlijning gebruiken als invoergegevens. Bovendien gaat de pijplijn verder met drie op coalescentie gebaseerde benaderingen, namelijk PTP-ML, PTP-BI en mPTP, waarvoor een boombestand als invoergegevens nodig is. Sommige benaderingen omvatten het gebruik van webservers, terwijl andere lokale software gebruiken. Met de selectie van gepresenteerde algoritmische methoden kunnen MOTU's worden geïdentificeerd, hetzij bij consensus of bij meerderheid. Opmerkelijk genoeg baalde deze pijplijn bijna opvallende keversoorten uit de Filippijnen af, zelfs die gedocumenteerd uit dezelfde of aangrenzende plaatsen.

Inleiding

Met de ongekende snelheid van wereldwijde achteruitgang van soorten in verschillende taxa 1,2,3,4, wordt de impuls om een uitgebreide biodiversiteitsinventarisatie op te stellen, die voorheen onontdekte en onbeschreven soorten omvat, een race tegen de klok 2,5. Ten eerste heeft het behoud van biodiversiteit alleen zin in het licht van de juiste taxonomische kennis 6,7. De identificatie van biodiversiteit op soortniveau is dus noodzakelijk, aangezien nauw verwante maar verschillende soorten unieke fundamentele niches kunnen hebben8.

In de keversystematiek is alfa-taxonomie of traditionele taxonomie de gouden standaard in soortidentificatie, vergelijkbaar met de meeste, zo niet alle, diergroepen9. Deze benadering is gebaseerd op morfologische kenmerken om organismen te classificeren op een hogere taxonomie en om identificatie op soortniveau te bieden10,11. In veel gevallen kan identificatie op familieniveau12 of zelfs op genusniveau13 worden gedaan met behulp van alleen externe morfologische kenmerken, zoals lichaamsvorm en gespecialiseerde aanpassingen. Ondertussen wordt identificatie op soortniveau bij kevers meestal gedaan via de vergelijking van de structurele details van de aedeagus of de mannelijke genitaliën 14,15,16.

Ondanks de brede acceptatie van deze op morfologie gebaseerde alfa-taxonomie, wordt deze benadering van het ontdekken van soorten belemmerd door talrijke 'taxonomische belemmeringen'6,17,18, vooral bij ongewervelde dieren 19. In de keversystematiek staat de identificatie en/of ontdekking van soorten met behulp van alfa-taxonomie voor de uitdaging van het hebben van een beperkt aantal bekwame taxonomen20,21, van korte en nauwelijks informatieve eerdere beschrijvingen22, en van logistieke problemen met betrekking tot toegang tot literatuur en typespecimens23.

Dit wordt zelfs verergerd wanneer het taxon in kwestie cryptisch of zeer onopvallend is. Cryptische soorten verwijzen naar de verzameling soorten van hetzelfde geslacht, of zelfs verschillende geslachten, die niet gemakkelijk kunnen worden afgebakend door vergelijkende morfologie, gegeven subtiele interspecifieke fenetische verschillen24. Sommige cryptische taxa, die worden beschouwd als 'donkere taxa'25,26,27, lijden bovendien aan hyperdivers maar zwaar onderbelicht. Helaas is dit niet ongewoon bij oever- en waterkevers 8,28. Het niet aanpakken van de afbakening van soorten tussen cryptische donkere taxa bedreigt de biodiversiteit, aangezien een one-size-fits-all instandhoudingsmaatregel wordt gegeven aan organismen met mogelijk verschillende niches en ecologische vereisten 8,29.

Gezien deze uitdagingen heeft 'integratieve taxonomie'23, of de benadering van het koppelen van alfa-taxonomie aan een andere bewijslijn, in de afgelopen twee decennia aan populariteit gewonnen als middel om nieuwe soorten op te richten30,31,32. Een van die bewijslijnen die worden gebruikt in integratieve taxonomische studies over kevers 33,34,35,36,37,38,39 en andere insectenorden 40,41,42,43,44,45 is de DNA-sequentie. In het bijzonder wordt het mitochondriale cytochroom c-oxidase-subeenheid I (COI)-gen gebruikt om een diverse reeks dieren te barcoderen vanwege zijn matig conservatieve aard 46,47,48. Terwijl het 658bp-lange 5′-einde (COI-5"), ook bekend als het 'barcodefragment' of 'Folmer-fragment', is voorgesteld als de 'diagnostische' sequentie49, wordt de 723 bp-lange COI-3' ook gebruikt dankzij een robuuste set primers voor het 3'-einde 50,51,52.

Terwijl DNA-barcodering met behulp van COI is bedacht voor identificatie op soortniveau, wordt het beperkt door een a priori sequentierepository53, zoals GenBank54 en BOLD55, moleculaire soortenafbakeningsbenaderingen stellen soortlimieten vast met behulp van alleen de verstrekte DNA-sequenties zonder voorafgaande repository56. Er zijn twee klassen van benaderingen voor de afbakening van moleculaire soorten op basis van het invoerbestand. Ten eerste, met behulp van sequentie-uitlijning als input, gebruiken op drempels gebaseerde benaderingen afkapwaarden om de divergentie tussen en binnen soorten te bepalen 48,57,58. Als op afstand gebaseerde methoden zijn deze benaderingen gebaseerd op een waargenomen maximale intraspecifieke afstand van 3% voor insecten, die wordt aangeduid als de 'barcodekloof'51,59. Enkele van de op drempels gebaseerde benaderingen zijn SpeciesIdentifier geïmplementeerd in TaxonDNA60, genetische afstand via Kimura 2-parameter (K2P)61 en Assemble Species by Automatic Partitioning (ASAP)62.

Ten tweede, met behulp van de boom als invoerbestand, identificeren op coalescentie gebaseerde benaderingen soortgrenzen en sorteren ze onafhankelijke afstammingslijnen door de verandering in afstammingsvertakkingssnelheid te bepalen 63,64,66. Vaak gebaseerd op fylogenetisch soortconcept67, omvatten coalescentie-gebaseerde benaderingen Poisson-boomprocessen (PTP)68 en hun variatie, multi-rate PTP69. In ieder geval worden de clusters die worden gevormd door de benaderingen van de moleculaire afbakening van soorten gezamenlijk aangeduid als moleculaire operationele taxonomische eenheden (MOTU's).

Hier presenteren we methoden voor een brouwpijplijn voor het genereren van MOTU's met drie op drempels gebaseerde benaderingen en drie op coalescentie gebaseerde benaderingen (Figuur 1). De pijplijn is getest op twee datasets, namelijk (1) COI-3'-sequenties van de oeverbyrrhinus Motschulsky, 1858-kevers, die is samengesteld uit twee gepubliceerde soorten35 die eerder zijn opgericht met behulp van integratieve taxonomie en aanvullende sequenties van onbeschreven soorten, en (2) COI-5'-sequenties van Anacaena Thomson, 1859 kevers, die is samengesteld uit sequenties van twee gepubliceerde soorten70 Eerder opgericht met behulp van alfa-taxonomie en aanvullende sequenties van onbeschreven soorten.

figure-introduction-1
Figuur 1: Stroomschema van de brouwpijplijn voor het genereren van MOTU's. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Protocol

Het uitgangsmateriaal voor deze brouwpijplijn zijn DNA-sequenties, die kunnen worden gedownload van online repositories (bijv. BOLD, GenBank) of kunnen worden gegenereerd op basis van Sanger-sequencing71. Tabel 1 en Tabel 2 geven een overzicht van de toetredingsnummers voor de datasets waarvan de representatieve resultaten in dit document worden gepresenteerd.

1. Voorbereidende stap voor drempelgebaseerde benaderingen: Sequentie-uitlijning

  1. Laadsequenties in MEGA X72.
    OPMERKING: MEGA X kan worden gedownload van https://www.megasoftware.net/
    1. Klik op Uitlijnen om een vervolgkeuzemenu te openen. Klik op Uitlijning bewerken/opbouwen en selecteer Een nieuwe uitlijning maken. Klik op OK om deze selectie te bevestigen. Selecteer DNA als het gegevenstype voor uitlijning.
    2. Beweeg de muis over het tabblad Bewerken en selecteer Volgorde invoegen uit bestand. Navigeer naar de map met de sequenties en selecteer ze om in MEGA te worden geladen.
  2. Lijn sequenties uit door op Uitlijning te klikken en vervolgens op Uitlijnen door ClustalW73. Ga verder met de standaardinstellingen en klik op OK.
  3. Bewerk de sequenties handmatig door beide uiteinden bij te snijden en door eventuele invoegingen of verwijderingen op te schonen.
    1. Om invoegingen te verwijderen, klikt u op de ingevoegde voetstukken en/of posities en drukt u op Delete op het toetsenbord.
    2. Om verwijderingen te corrigeren, klikt u op de positie die verondersteld wordt te zijn verwijderd, aangeduid met "-". Verwijder de "-" en typ de beoogde basis.
    3. Zoek de vroegste positie waar alle sequenties een karakter hebben. Klik op het lege vak in de rijkop van de positie links van de bepaalde positie en sleep totdat de overtollige posities voor alle sequenties zijn geselecteerd totdat het begineinde is geselecteerd. Druk op Delete om bij te snijden.
    4. Herhaal stap 1.3.3 door te zoeken naar de laatste positie waar alle sequenties een karakter hebben. Klik op het lege vak in de kopregel van de positie rechts van de bepaalde positie, sleep totdat de overtollige posities voor alle sequenties zijn geselecteerd totdat het terminaluiteinde is geselecteerd. Druk op Delete.
      OPMERKING: Figuur 2A toont een goede uitlijning van DNA-sequenties. De uiteindelijke dataset is een matrix van sequenties van gelijke lengte; Daarbij is de sequentielengte geen factor die de resultaten van het onderzoek beïnvloedt. De referentiesequenties dienen als basis voor de uiteindelijke lengte van de uitlijningsmatrix.
  4. Vertaal de sequentie om te controleren op stopcodons, aangezien COI een eiwitcoderende sequentie is.
    1. Selecteer alle sequenties en klik vervolgens op het tabblad Vertaalde eiwitsequenties .
    2. Controleer desgevraagd de genetische code als ongewerveld mitochondriaal. Als de genetische code anders is, klikt u op Nee en er verschijnt een menu waarmee u het vakje voor ongewervelde mitochondriale genetische code kunt aanvinken.
    3. Als stopcodons, zoals aangegeven door sterretjes in de uitlijningsbody, aanwezig zijn voor een hele kolom, klikt u op DNA-sequenties en verwijdert u de eerste positie voor alle sequenties.
    4. Herhaal de vorige stap als er nog steeds stopcodons in een bepaalde volgorde aanwezig zijn.
    5. Als er nog steeds stopcodons aanwezig zijn, herstelt u de eerder verwijderde posities. Selecteer alle sequenties, beweeg de muis over het tabblad Gegevens en klik op Omkeren.
    6. Herhaal stap 1.4.1. Als er nog steeds stopcodons aanwezig zijn, herhaalt u stap 1.4.3 en 1.4.4.
      OPMERKING: Figuur 2B toont een goede uitlijning van codons.
  5. Klik op DNA-sequenties en sla de sequentie-uitlijning op .mas/x op. Exporteer de reeks naar andere relevante bestandstypen, zoals .meg-bestand en .fasta-bestand.
    OPMERKING: Bepaalde benaderingen voor het afbakenen van moleculaire soorten werken beter zonder de outgroup. Een mogelijke overweging is dus het genereren van een kopie van het uitlijningsbestand zonder de outgroup.

figure-protocol-1
Figuur 2: Uitlijning van de sequentie in MEGA X. (A) Handmatig gereinigde uiteindelijke DNA-sequentie-uitlijning en (B) getransleerde eiwitsequentie-uitlijning van de Byrrhinus-dataset zonder inserties, deleties en hiaten. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

2. Afbakening door Taxon DNA-module in Species Identifier 1.8

OPMERKING: Species Identifier kan worden gedownload van https://taxondna.sourceforge.net/

  1. Open TaxonDNA. Klik op Importeren en klik vervolgens op FASTA. Upload de uitlijning in .fasta-formaat.
  2. Klik op Modules en klik op Cluster. Stel de drempel in op 3%. Vink vervolgens Genereer informatie over individuele clusters aan (Afbeelding 3).
  3. Klik op Nu clusters maken!. Sla de resultaten op door een screenshot te maken.

figure-protocol-2
Figuur 3: TaxonDNA in Species Identifier 1.8-venster met de 3% door de gebruiker geïdentificeerde drempel voor afbakening. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

3. Afbakening door Kimura 2-parameter (K2P) in MEGA X

  1. Open in MEGA het .meg-bestand door op Bestand te klikken en vervolgens op Een bestand/sessie te openen. Klik op Afstand en klik vervolgens op Paarsgewijze afstanden berekenen. Controleer of het .meg-bestand is afgebakend.
  2. Plaats de muisaanwijzer op het gele vak naast Model/Methode en klik vervolgens op de pijl die rechts van het vak verschijnt.
  3. Selecteer Kimura 2-parametermodel in het vervolgkeuzemenu. Klik op Ok om het programma uit te voeren. Open het gegevensuitvoervenster (Afbeelding 4).
  4. Klik op Bestand en vervolgens op Export-/afdrukafstanden.
  5. Open het vervolgkeuzemenu naast Uitvoerformaat en selecteer XL: Microsoft Excel-werkmap. Kies bij Decimalen de optie 4.
  6. Sla de resulterende spreadsheet op in Microsoft Excel. Gebruik voorwaardelijke opmaak om voorwaardelijke opmaak te markeren met een afstand van minder dan 0,03 (of 3%).
    OPMERKING: In tegenstelling tot de andere benaderingen die in dit artikel worden besproken, biedt K2P niet onmiddellijk de clustering omdat deze afhankelijk is van de door de gebruiker geïdentificeerde drempelwaarde. Deze pijplijn gaat uit van de aanname dat de drempel 3% is, wat betekent dat elk paar sequenties met een genetische afstand van minder dan 3% tot dezelfde moleculaire cluster behoort.

figure-protocol-3
Figuur 4: Resulterend venster in MEGA X met de uitkomsten van de Kimura-2-parameter. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

4. Afbakening door soorten samen te stellen door automatische partitionering (ASAP)

  1. Ga naar de ASAP-webserver: https://bioinfo.mnhn.fr/abi/public/asap/asapweb.html
  2. Upload de uitlijning door te klikken op het oranje vak met het label Kies een bestand... en selecteer het .fasta-bestand. Je kunt ook het .fasta-bestand naar het oranje vak slepen. Scroll naar beneden en klik op Go.
  3. Om de clustering te downloaden, klikt u op lijst voor de rij met de laagste ASAP-score en de hoogste p-val rang (Figuur 5).
    OPMERKING: De resultaatuitvoer is een .txt bestand, dat subsets van de moleculaire clusters presenteert.

figure-protocol-4
Figuur 5: Resulterend venster in ASAP met de mogelijke afbakeningen. De eerste uitkomst (blauwe doos) wordt geaccepteerd vanwege de laagste ASAP-score (rode doos) en de hoogste P-val rang (gele doos). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

5. Voorbereidende stap voor coalescentie-gebaseerde benaderingen: Boomschatting

  1. Open het .meg-bestand door op Gegevens te klikken en vervolgens op Een bestand/sessie te openen. Test het meest geschikte vervangingsmodel.
    1. Klik op Modellen en zoek vervolgens de beste DNA/eiwitmodellen (ML). Bevestig het .meg-bestand voor analyse.
    2. Klik op OK in het menu Analysevoorkeuren (Figuur 6A). Let op het beste model met de laagste BIC- en AICc-waarde (Figuur 6B).
      OPMERKING: Dit is meestal de eerste in de lijst met modellen in het resulterende venster. Raadpleeg de volledige namen van de afgekorte modelnamen onderaan het resulterende venster.
  2. Genereer de boom.
    1. Klik op Fylogenie en vervolgens op Construct/Test Maximum Likelihood Tree.
    2. Gebruik het best passende nucleotidesubstitutiemodel. Doe dit door op het gele vakje naast Model/Methode te klikken. Selecteer het model in het vervolgkeuzemenu.
    3. Als het best passende nucleotidesubstitutiemodel '+G' of '+I' of beide heeft, klikt u op het vakje naast Tarieven tussen locaties en selecteert u de parameters (G, I, G + I) in het vervolgkeuzemenu (Figuur 6C).
    4. Klik onder Fylogenie Test op het vakje naast Test of Phylogeny en selecteer Bootstrap-methode in het vervolgkeuzemenu. Klik op het vakje naast "Nee. van Bootstrap-replicaties" en type 1000 (Figuur 6C). Klik op Ok om de analyse uit te voeren.
  3. Zodra een venster wordt geopend met de resulterende boom (Figuur 6D), slaat u de boomsessie op als .mts/x. Sla de uitvoer op als .nwk-bestand. Sla de boom ook op als .png afbeeldingsbestand.

figure-protocol-5
Figuur 6: Boomschatting in MEGA X als voorbereidende stap voor op coalescentie gebaseerde benaderingen. (A) Instelling om het best passende nucleotidesubstitutiemodel te bepalen. (B) Voor de Byrrhinus-dataset is het best passende model GTR + I vanwege de laagste BIC- en AICc-waarden (rood vak). (C) Bij het uitvoeren van de maximale waarschijnlijkheidsboom werden GTR (geel vak) + I (blauw vak) ingesteld als parameters. D) De resulterende ruwe ML-boom die in de daaropvolgende analyses moet worden gebruikt. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

6. Afbakening door Poisson Tree Processen (PTP)

OPMERKING: De onderstaande stappen leveren de resultaten van PTP-ML en PTP-BI op.

  1. Ga naar de PTP-webserver: https://species.h-its.org/ptp/
  2. Upload een newick-bestand door op Bestand kiezen te klikken. Selecteer onder Mijn boom is de optie Geroot (Figuur 7A).
  3. Voer de parameters voor de analyse in. Voer onder nr. MCMC-generaties 100000 in. Voer onder Uitdunnen 100 in. Voer onder Inbranden 0.1 in. Voer onder Seed 123 in.
  4. Voer de outgroup in door de naam van de tips te typen in het vak onder Namen van outgroup-taxa's (indien aanwezig). Instructies voor het formatteren van invoer staan rechts van het invoervak.
  5. Voer het e-mailadres in het bijbehorende veld in en klik op Verzenden. Klik in het resultatenvenster voor de afbakening van PTP-soorten op hier om het resultatenvenster te openen.
  6. Download onder de oplossing met maximale waarschijnlijkheid de resultaten van PTP-ML door te klikken op Afbakeningsresultaten downloaden (Afbeelding 7B).
  7. Download onder de Bayesiaanse oplossing de resultaten van PTP-BI door te klikken op Resultaten van de afbakening downloaden.
    OPMERKING: De resultaten geven groepen sequenties in partities aan. Deze worden gelabeld als genummerde soorten gevolgd door een ondersteuningswaarde, waarbij 1.000 ideaal is.

figure-protocol-6
Figuur 7: Afbakening van moleculaire soorten door Poisson-boomprocessen. (A) Vensters met de invoerparameters. (B) Resulterend venster in PTP-webserver, met link met afbakeningsresultaten (rood kader). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

7. Afbakening door Multi-rate Poisson Tree Processen (mPTP)

  1. Ga naar de mPTP-webserver: https://mptp.h-its.org/#/tree
  2. Upload het newick-bestand door het naar de grijze rechthoek te slepen of op de rechthoek te klikken. Zodra de gegevens op dezelfde pagina zijn geladen, klikt u op Doorgaan naar outgroup-selectie (Afbeelding 8A).
  3. Selecteer op de specificatiepagina van Outgroup de outgroup door op het vakje naast de taxa-labels van outgroup-specimens te klikken. Klik op de optie Outgroup bijsnijden onder aan de reeks. Klik op Modelselectie.
  4. Klik op MPTP en klik vervolgens op Visualisatie-opties. Accepteer op de pagina Visualisatie-opties de standaardinstellingen.
    OPMERKING: Als alternatief kan de totale afbeeldingsgrootte worden aangepast door een waarde (in px) in te voeren onder SVG-breedte. Het lettertype en de afstand tussen de tekst kunnen worden aangepast door de gewenste grootte (in px) in te voeren onder SVG-lettergrootte, Ruimte tussen de uiteinden, Linkermarge, Rechtermarge, Bovenmarge en Ondermarge.
  5. Klik op Contactgegevens. Voer het e-mailadres in voor toekomstige referentie van de resultaten (optioneel).
  6. Klik op Overzicht. Zorg ervoor dat u het aantal taxa-invoer en de geselecteerde outgroups controleert.
  7. Klik op Verzenden. Klik met de rechtermuisknop op de bestanden onder Downloadbare bestanden (Afbeelding 8B) en selecteer Opslaan als... om de resultaten op te slaan.
    OPMERKING: Het uitvoertekstbestand geeft aan het begin van de resultaten het totale aantal afgebakende soorten aan. Het zal dan laten zien welke sequenties onder elk van de clusters vallen. Deze clusters en bijbehorende sequenties zijn op dezelfde manier gerangschikt als de gegenereerde boom in het .svg bestand. Het mPTP SVG-bestand geeft de clustering van de sequenties weer. Clusters worden gepresenteerd door groepen sequenties die met elkaar verbonden zijn door rode takken langs de boom. Elke geïsoleerde set rode takken geeft een enkelvoudige MOTU aan.

figure-protocol-7
Figuur 8: Afbakening van moleculaire soorten door Poisson-boomprocessen met meerdere snelheden. (A) Vensters met de mPTP-gelezen informatie met betrekking tot de geüploade boom. (B) Resulterend venster in de mPTP-webserver, met een link met afbakeningsresultaten (rood kader). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

8. MOTU-generatie

  1. Open de structuur met behulp van een fotobewerkingsprogramma of met PowerPoint.
  2. Maak een balk om de resultaten van elke benadering voor de afbakening van moleculaire soorten weer te geven (zie Figuur 9 en Figuur 10 voor voorbeelden). Zorg ervoor dat een enkele balk is uitgelijnd met de sequenties die het in zijn moleculaire cluster bevat.
  3. Bepaal de MOTU door een van deze twee benaderingen74
    1. Als alle benaderingen identieke resultaten opleveren voor een bepaalde moleculaire cluster, richt de moleculaire cluster dan op als een MOTU bij consensus.
    2. Als de meeste benaderingen identieke resultaten opleveren voor een bepaalde moleculaire cluster, richt de moleculaire cluster dan bij meerderheid op als een MOTU.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Resultaten

Dit artikel implementeerde een brouwsel voor de afbakening van moleculaire soorten, dat TaxonDNA, K2P, ASAP, twee variaties van PTP en mPTP omvat, voor water- en oeverkevers. De uitkomst van elk van de zes benaderingen wordt aangeduid als 'moleculaire clusters', terwijl de samenvatting wordt aangeduid als 'moleculaire operationele taxonomische eenheden' of MOTU's75.

De brouwpijplijn werd getest op twee datasets. De eerste dataset (

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Discussie

Hoewel DNA-sequenties, met name COI49, kunnen worden vergeleken met referentiesequenties 22,53,78 in online openbare repositories 54,55,79,80 voor een bio-identificatiesysteem46, wordt een dergelijke benadering beperkt ...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Openbaarmakingen

We hebben niets te onthullen.

Dankbetuigingen

We danken het Bureau of Fisheries and Aquatic Resources (BFAR) en de betrokken lokale overheidseenheden voor het verlenen van voorafgaande geïnformeerde toestemming om biodiversiteitsbemonstering uit te voeren. We danken Dr. Hendrik Freitag voor zijn begeleiding bij taxonomisch werk. We danken ook de recensenten en redacteuren voor hun nuttige, constructieve opmerkingen. Tot slot betuigen we onze grote dankbaarheid aan de University Research Council Big Project Grant (URC 2022-09) en de Open Access Publication Grant van de Ateneo de Manila University, het SC Johnson Student Research and Development Fund for Environmental Leadership van het Ateneo Research Institute of Science and Engineering, en het LinnéSys: Systematics Research Fund van de Linnean Society of London en de Systematics Association voor het financieren van deze studie.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel
NaamBedrijfCatalogusnummerOpmerkingen
ASAP Spart explorerhttps://bioinfo.mnhn.fr/abi/public/asap/asapweb.html
ComputerElke verwerkingseenheid
MEGA X MEGA Softwarehttps://www.megasoftware.net/
mPTP webserverhttps://mptp.h-its.org/#/tree
PTP webserverHeidelberg Institute for Theoretical Studies (HITS)https://species.h-its.org/ptp/
Species Identifier  https://taxondna.sourceforge.net/

Referenties

  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).

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Herprints en machtigingen

Trefwoorden

MOTU pijplijnDNA streepcoderingsoortafbakeningoeverkeversCOI sequentiessequentie alignmentMaximum Likelihood boomKimura 2 parameter
Een brouwpijplijn voor het genereren van moleculaire operationele taxonomische eenheden (MOTU's) tussen oever- en waterkevers
Neem contact met ons op
Aanbevelen aan bibliotheek

Privacy

Gebruiksvoorwaarden

Beleid

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Alle rechten voorbehouden.