Ethnobotany genomics – use of DNA barcoding to explore cryptic diversity in economically important plants
Notice bibliographique
Résumé
The ethnobotany genomics concept is founded on the idea of ‘assemblage’ of biodiversity knowledge. This includes a coming together of different ways of knowing and valorizing species variation in a novel approach seeking to add value to both traditional knowledge (TK) and scientific knowledge (SK). Ethnobotany genomics is defined as exploring the variation in genomic sequences from many species, and here we present some of our recent work that demonstrates the potential benefits of this approach for ethnobotanical research with economic implications. DNA barcoding was used to identify Acacia and nutmeg taxa that are economically important to society-at-large. Furthermore we identified considerable variation that is recognized by several indigenous cultures. The impacts of ethnobotany genomics will extend well beyond biodiversity science. Explorations of the genomic properties across the expanse of life are now possible using DNA barcoding to assemble sequence information for a standard portion of the genome from large assemblages of species. Perhaps the most important contribution is major barcode projects will leave an important legacy; a comprehensive repository of highquality DNA extracts that will facilitate future genomic investigations. Keywords: DNA barcoding, economic botany, biodiversity, plant diversity, ethnopharmacology, ethnomedicine, ethnobiology, biotechnology
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».