Species-level functional profiling of metagenomes and metatranscriptomes.

Functional profiles of microbial communities are typically generated using comprehensive metagenomic or metatranscriptomic sequence read searches, which are time-consuming, prone to spurious mapping, and often limited to community-level quantification. We developed HUMAnN2, a tiered search strategy that enables fast, accurate, and species-resolved functional profiling of host-associated and environmental communities. HUMAnN2 identifies a community's known species, aligns reads to their pangenomes, performs translated search on unclassified reads, and finally quantifies gene families and pathways. Relative to pure translated search, HUMAnN2 is faster and produces more accurate gene family profiles. We applied HUMAnN2 to study clinal variation in marine metabolism, ecological contribution patterns among human microbiome pathways, variation in species' genomic versus transcriptional contributions, and strain profiling. Further, we introduce 'contributional diversity' to explain patterns of ecological assembly across different microbial community types

Collections in Institutional Herbaria listed as Rhizopogon, but not belonging to this genus

Fifty-five collections misidentified and stored in various institutional herbaria, under severa1 Rhizopogon species narnes, are revised. Among these, twelve belong to Ascomycotina and 9 were identified to species level; the other collections, immature fruitbodies wcre impossible to identify with the data available. Forty-two collections are Basidiomycotina and only an immature Scleroderma remain without identification to the species level

Ecological models at fish community and species level to support effective river restoration

RESUMEN Los peces nativos son indicadores de la salud de los ecosistemas acuáticos, y se han convertido en un elemento de calidad clave para evaluar el estado ecológico de los ríos. La comprensión de los factores que afectan a las especies nativas de peces es importante para la gestión y conservación de los ecosistemas acuáticos. El objetivo general de esta tesis es analizar las relaciones entre variables biológicas y de hábitat (incluyendo la conectividad) a través de una variedad de escalas espaciales en los ríos Mediterráneos, con el desarrollo de herramientas de modelación para apoyar la toma de decisiones en la restauración de ríos. Esta tesis se compone de cuatro artículos. El primero tiene como objetivos modelar la relación entre un conjunto de variables ambientales y la riqueza de especies nativas (NFSR), y evaluar la eficacia de potenciales acciones de restauración para mejorar la NFSR en la cuenca del río Júcar. Para ello se aplicó un enfoque de modelación de red neuronal artificial (ANN), utilizando en la fase de entrenamiento el algoritmo Levenberg-Marquardt. Se aplicó el método de las derivadas parciales para determinar la importancia relativa de las variables ambientales. Según los resultados, el modelo de ANN combina variables que describen la calidad de ribera, la calidad del agua y el hábitat físico, y ayudó a identificar los principales factores que condicionan el patrón de distribución de la NFSR en los ríos Mediterráneos. En la segunda parte del estudio, el modelo fue utilizado para evaluar la eficacia de dos acciones de restauración en el río Júcar: la eliminación de dos azudes abandonados, con el consiguiente incremento de la proporción de corrientes. Estas simulaciones indican que la riqueza aumenta con el incremento de la longitud libre de barreras artificiales y la proporción del mesohabitat de corriente, y demostró la utilidad de las ANN como una poderosa herramienta para apoyar la toma de decisiones en el manejo y restauración ecológica de los ríos Mediterráneos. El segundo artículo tiene como objetivo determinar la importancia relativa de los dos principales factores que controlan la reducción de la riqueza de peces (NFSR), es decir, las interacciones entre las especies acuáticas, variables del hábitat (incluyendo la conectividad fluvial) y biológicas (incluidas las especies invasoras) en los ríos Júcar, Cabriel y Turia. Con este fin, tres modelos de ANN fueron analizados: el primero fue construido solamente con variables biológicas, el segundo se construyó únicamente con variables de hábitat y el tercero con la combinación de estos dos grupos de variables. Los resultados muestran que las variables de hábitat son los ¿drivers¿ más importantes para la distribución de NFSR, y demuestran la importancia ecológica de los modelos desarrollados. Los resultados de este estudio destacan la necesidad de proponer medidas de mitigación relacionadas con la mejora del hábitat (incluyendo la variabilidad de caudales en el río) como medida para conservar y restaurar los ríos Mediterráneos. El tercer artículo busca comparar la fiabilidad y relevancia ecológica de dos modelos predictivos de NFSR, basados en redes neuronales artificiales (ANN) y random forests (RF). La relevancia de las variables seleccionadas por cada modelo se evaluó a partir del conocimiento ecológico y apoyado por otras investigaciones. Los dos modelos fueron desarrollados utilizando validación cruzada k-fold y su desempeño fue evaluado a través de tres índices: el coeficiente de determinación (R2 ), el error cuadrático medio (MSE) y el coeficiente de determinación ajustado (R2 adj). Según los resultados, RF obtuvo el mejor desempeño en entrenamiento. Pero, el procedimiento de validación cruzada reveló que ambas técnicas generaron resultados similares (R2 = 68% para RF y R2 = 66% para ANN). La comparación de diferentes métodos de machine learning es muy útil para el análisis crítico de los resultados obtenidos a través de los modelos. El cuarto artículo tiene como objetivo evaluar la capacidad de las ANN para identificar los factores que afectan a la densidad y la presencia/ausencia de Luciobarbus guiraonis en la demarcación hidrográfica del Júcar. Se utilizó una red neuronal artificial multicapa de tipo feedforward (ANN) para representar relaciones no lineales entre descriptores de L. guiraonis con variables biológicas y de hábitat. El poder predictivo de los modelos se evaluó con base en el índice Kappa (k), la proporción de casos correctamente clasificados (CCI) y el área bajo la curva (AUC) característica operativa del receptor (ROC). La presencia/ausencia de L. guiraonis fue bien predicha por el modelo ANN (CCI = 87%, AUC = 0.85 y k = 0.66). La predicción de la densidad fue moderada (CCI = 62%, AUC = 0.71 y k = 0.43). Las variables más importantes que describen la presencia/ausencia fueron: radiación solar, área de drenaje y la proporción de especies exóticas de peces con un peso relativo del 27.8%, 24.53% y 13.60% respectivamente. En el modelo de densidad, las variables más importantes fueron el coeficiente de variación de los caudales medios anuales con una importancia relativa del 50.5% y la proporción de especies exóticas de peces con el 24.4%. Los modelos proporcionan información importante acerca de la relación de L. guiraonis con variables bióticas y de hábitat, este nuevo conocimiento podría utilizarse para apoyar futuros estudios y para contribuir en la toma de decisiones para la conservación y manejo de especies en los en los ríos Júcar, Cabriel y Turia.Olaya Marín, EJ. (2013). Ecological models at fish community and species level to support effective river restoration [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/28853TESI

Recognition of Chyrsobothris thoracica guadeloupensis Descarpentries, 1981 at the species level (Coleoptera: Buprestidae)

Evidence is presented that the subspecies Chrysobothris thoracica guadeloupensis Descarpentries, 1981 (Coleoptera: Buprestidae) should be recognized at the species level. Character evidence is provided to separate C. guadeloupensis, new status, from C. thoracica Fabricius, 1798. Both species are illustrated with habitus photographs and images of the male genitalia

Rediscovery of Cicindela scabrosa floridana Cartwright (Coleoptera: Cicindelidae) and its elevation to species level

First discovered in 1934 and described as a variety of Cicindela abdominalis Fabricius (Coleoptera: Cicindelidae), the form floridana, to our knowledge, has not been recollected until we discovered it in 2007, south of the presumed type locality. From our examination of the type specimen, eight paratypes and 40 specimens from the new locality and additional study, we reinterpreted its status to be a full species. This interpretation is based on distinctive and consistent differences from the closely related Cicindelidia scabrosa (Schaupp). These differences include morphology (maculation, color and elytral microsculpture), distribution, habitat, and seasonality. We present here a more detailed description of this species within the genus Cicindelidia Rivalier, following Rivalier and Wiesner becoming Cicindelidia floridana (Cartwright) new combination

Validation of tDNA-intergenic spacer PCR for species level identification of bovine coagulase-negative staphylococci

C

New combinations in Lactifluus, 1 : L. subgenera Edules, Lactariopsis, and Russulopsis

In this first of a series of three papers, new combinations in the genus Lactifluus are proposed. This paper treats the subgenera Edules, Lactariopsis, and Russulopsis (all proposed here as new combinations in Lactifluus). In Lactifluus subg. Edules, eight combinations at species level are proposed. In Lactifluus subg. Lactariopsis, the following three new combinations are proposed at sectional level: Lactifluus sect. Lactariopsis with seven newly combined species, L. sect. Chamaeleontini with eight newly combined species, and L. sect. Albati with four newly combined species plus two species previously combined in Lactifluus. Finally, in L. subg. Russulopsis, eight new combinations at species level are proposed

Species abundance information improves sequence taxonomy classification accuracy.

Popular naive Bayes taxonomic classifiers for amplicon sequences assume that all species in the reference database are equally likely to be observed. We demonstrate that classification accuracy degrades linearly with the degree to which that assumption is violated, and in practice it is always violated. By incorporating environment-specific taxonomic abundance information, we demonstrate a significant increase in the species-level classification accuracy across common sample types. At the species level, overall average error rates decline from 25% to 14%, which is favourably comparable to the error rates that existing classifiers achieve at the genus level (16%). Our findings indicate that for most practical purposes, the assumption that reference species are equally likely to be observed is untenable. q2-clawback provides a straightforward alternative for samples from common environments

Stochastic Models for Phylogenetic Trees on Higher-order Taxa

Simple stochastic models for phylogenetic trees on species have been well studied. But much paleontology data concerns time series or trees on higher-order taxa, and any broad picture of relationships between extant groups requires use of higher-order taxa. A coherent model for trees on (say) genera should involve both a species-level model and a model for the classification scheme by which species are assigned to genera. We present a general framework for such models, and describe three alternate classification schemes. Combining with the species-level model of Aldous-Popovic (2005), one gets models for higher-order trees, and we initiate analytic study of such models. In particular we derive formulas for the lifetime of genera, for the distribution of number of species per genus, and for the offspring structure of the tree on genera.Comment: 41 pages. Minor revision