Illuminating Entomological Dark Matter with DNA Barcodes in an Era of Insect Decline, Deep Learning, and Genomics

生物 生物多样性 基因组学 进化生物学 鉴定(生物学) 基因组 数据科学 DNA测序 生态学 计算生物学 基因组 DNA 遗传学 计算机科学 基因
作者
Rudolf Meier,Mara Lawniczak,Amrita Srivathsan
出处
期刊:Annual Review of Entomology [Annual Reviews]
被引量:1
标识
DOI:10.1146/annurev-ento-040124-014001
摘要

Most insects encountered in the field are initially entomological dark matter in that they cannot be identified to species while alive. This explains the enduring quest for efficient ways to identify collected specimens. Morphological tools came first but are now routinely replaced or complemented with DNA barcodes. Initially too expensive for widespread use, these barcodes have since evolved into powerful tools for specimen identification and sorting, given that the evolution of sequencing approaches has dramatically reduced the cost of barcodes, thus enabling decentralized deployment across the planet. In this article, we review how DNA barcodes have become a key tool for accelerating biodiversity discovery and analyzing insect communities through both megabarcoding and metabarcoding in an era of insect decline. We predict that DNA barcodes will be particularly important for assembling image training sets for deep learning algorithms, global biodiversity genomics, and functional analysis of insect communities.

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