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根据当前的 DNA 条形码参考库，大多数土壤和垃圾节肢动物无法识别
基于目前的 DNA 条形码参考库，大多数土壤和落叶层节肢动物无法识别摘要我们还远未了解地球上的所有物种。了解生物多样性是一项艰巨的任务，需要时间和专业知识。鉴于物种识别和界定问题，大多数群体的研究不足。DNA 条形码的出现是为了克服识别物种的一些困难。它的局限性源于不完整的分类知识和缺乏如此多分类群体的综合 DNA 条形码库。在这里，我们评估了条形码对于识别美国南部阿巴拉契亚山脉高度多样化的落叶层群落中的节肢动物有多大用处。我们在包括几个节肢动物群的数据集上使用了 3 个参考数据库和几种自动分类方法。蜱螨亚纲、蜘蛛目、弹尾目、鞘翅目、双翅目和膜翅目都有很好的代表性，在不同方法和数据库中表现出不同的表现。蜘蛛表现最好，在各个数据库中物种和属级别的正确识别率约为 50%。跳虫表现不佳，没有条形码可以识别物种或属。其他组的表现不佳至一般，从约 3%（螨虫）到 20%（甲虫）正确地将条形码识别为物种，但也有一些错误识别。一般来说，基于 BOLD 的识别提供了最好的识别结果，但在除蜘蛛以外的所有情况下，性能都很差，不到五分之一
来源:Arácnido我们远非了解所有生活在地球上的物种。了解生物多样性是要求的，需要时间和专业知识。考虑到识别和划界物种的问题，大多数群体都被研究了。出现了DNA条形码，以克服鉴定物种的一些困难。它的局限性源于分类学知识不完整，并且缺乏许多分类群体的全面DNA条形码库。在这里，我们评估了条形码在识别阿巴拉契亚南部（美国）高度多样的叶子窝社区的节肢动物的有用程度。我们在包括几个节肢动物组的数据集上使用了3个参考数据库和几种自动分类方法。很好地表示，Acari，Araneae，Collembola，Collembola，Coleoptera，Diptera和Hymenoptera表示很好，显示了在方法和数据库中的不同性能。蜘蛛表现最好，在数据库中对物种和属水平的正确识别率正确。跳尾的性能很差，未发现物种或属的条形码。其他组显示出较差至中等表现，从大约3％（螨虫）到20％（甲虫）正确识别的条形码，但也具有一些错误的识别。通常，基于大胆的识别提供了最佳识别结果，但在所有情况下，除蜘蛛以外，性能很差，不到五分之一的标本正确地识别为属或物种。我们的结果表明，土壤节肢动物动物动物群仍然没有足够的文献记录，许多物种在DNA条形码库中没有代表。在我们依靠DNA条形码作为普遍适用的识别方法之前，需要更多的努力来完成我们的参考文献。
当前动物学 70 https://doi.org/10.1093/cz/zoad051