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Enregistrement W157143858 · doi:10.1007/978-1-61779-501-5_34

Multigene Phylogenetic Analyses to Delimit New Species in Fungal Plant Pathogens

2011· article· en· W157143858 sur OpenAlexaff
Tara L. Rintoul, Quinn Eggertson, C. André Lévesque

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensCarleton UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPhylogenetic treePhylogeneticsDNA barcodingEvolutionary biologyTaxonomy (biology)Identification (biology)GeneGeneticsZoologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supporting the identification of unknown strains or specimens by sequencing a genetic marker commonly used for phylogenetics or DNA barcoding is now standard practice for mycologists and plant pathologists. Does one have a new species when a strain differs by a few base pairs when compared to reference sequences from taxonomically well-characterized species that do not differ morphologically from this new strain? If variation at the intra- and interspecific levels for the locus used for identification is already understood for all the closely related species, it is possible to make a reliable prediction of a new species status, but ultimately this question can only be properly addressed by determining the presence or absence of gene flow among a group of strains of the putative new species and strains of previously delimited species. The Phylogenetic Species Concept (PSC) and its assessment using multigene phylogeny and Genealogical Concordance Phylogenetic Species Recognition (GCPSR) are the basis for this chapter. The theoretical framework and a variety of tools to apply these concepts are explained, to assist in the assessment of whether a species is distinct or new when confronted with some sequence divergence from reference data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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