DNA-based detection and identification of Glomeromycota: the virtual taxonomy of environmental sequences
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An increasing number of case studies are reporting Glomeromycota molecular diversity from ecosystems worldwide. Typically, phylogroups that can be related to morphospecies and those that remain unidentified (“environmental”) are recorded. To compare such data and generalise observed patterns, the principles underlying sequence identification should be unified. Data from case studies are collected and systematized in a public database MaarjAM ( http://www.maarjam.botany.ut.ee ), which applies a unique molecular operational taxonomic unit (MOTU) nomenclature: virtual taxa (VT) are phylogenetically defined sequence groups roughly corresponding to species-level taxa. VT are based on type sequences, making them consistent in time, but they also evolve: they can be split or merged, when necessary. This system allows standardisation of original MOTU designations and, much like binomial taxonomic nomenclature, comparison and consistency between studies. Refinement of VT delimitation principles and comparability with traditional Glomeromycota taxonomy will benefit from more information about intra- vs. inter-specific nucleotide variation in Glomeromycota, sequencing of morphospecies, and resolution of issues in Glomeromycota taxonomy. As the recorded number of VT already exceeds the number of Glomeromycota morphospecies, designation of species based on DNA alone appears a necessity in the near future. Application of VT is becoming widespread, and MaarjAM database is increasingly used as a reference for environmental sequence identification. The current status and future prospects of arbuscular mycorrhizal fungi (AMF) DNA-based identification and community description are presented.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle