A large‐scale phylogeny of the lycophyte genus<i>Selaginella</i>(Selaginellaceae: Lycopodiopsida) based on plastid and nuclear loci
Notice bibliographique
Résumé
The lycophyte genus Selaginella alone constitutes the family Selaginellaceae, the largest of the lycophyte families. The genus is estimated to contain 700-800 species distributed on all continents except Antarctica, with highest species diversity in tropical and subtropical regions. The monophyly of Selaginella in this broad sense has rarely been doubted, whereas its intrageneric classification has been notoriously contentious. Previous molecular studies were based on very sparse sampling of Selaginella (up to 62 species) and often used DNA sequence data from one genome. In the present study, DNA sequences of one plastid (rbcL) and one nuclear (ITS) locus from 394 accessions representing approximately 200 species of Selaginella worldwide were used to infer a phylogeny using maximum likelihood, Bayesian inference and maximum parsimony methods. The study identifies strongly supported major clades and well resolves relationships among them. Major results include: (i) six deep-level clades are discovered representing the deep splits of Selaginella; and (ii) 20 major clades representing 20 major evolutionary lineages are identified, which differ from one another in molecular, macro-morphological, ecological and spore features, and/or geographical distribution.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».