【摘 要】
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利用DNA条形码进行物种鉴定已作为一种核心方法在生物多样性相关领域广泛应用.然而,近年来快速积累的条形码数据给分析过程带来困难：例如在较大参考数据库中进行全局问询
【机 构】
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首都师范大学生命科学学院,北京,100048中国科学院昆明动物研究所,遗传资源与进化重点实验室,昆明,650223;中国科学院大学昆明生命科学学院,昆明,650223澳大利亚联邦科学与工业研究组织CS
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利用DNA条形码进行物种鉴定已作为一种核心方法在生物多样性相关领域广泛应用.然而,近年来快速积累的条形码数据给分析过程带来困难：例如在较大参考数据库中进行全局问询时通常需要花费很长时间.对此,我们设计了两步搜索策略,第一步利用隐马模型算法将搜索范围缩小至属级分类阶元,第二步计算最小K2P(Kimura-two-parameter)距离确定物种鉴定结果.此外,根据Zhang et al.(2012)提出的模糊成员函数,该方法还能够进一步对鉴定结果的可信度进行评估.本文中,我们选用10个不同大小的经验数据集,通过留一法模拟,测试FuzzyID2的鉴定效果.结果 显示,该方法的平均精确度为93.6％(最低85.4％,最高100.0％)；千条条形码数据集每次问询时间约为7秒,万条条形码数据集每次问询时间约为15秒.测试结果表明,FuzzyID2能够为大数据集生物多样性相关研究提供更为高效和准确的物种鉴定结果.
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