Angiosperm phylogeny based on <i><011>mat</i><i>K</i> sequence information
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
Plastid matK gene sequences for 374 genera representing all angiosperm orders and 12 genera of gymnosperms were analyzed using parsimony (MP) and Bayesian inference (BI) approaches. Traditionally, slowly evolving genomic regions have been preferred for deep-level phylogenetic inference in angiosperms. The matK gene evolves approximately three times faster than the widely used plastid genes rbcL and atpB. The MP and BI trees are highly congruent. The robustness of the strict consensus tree supercedes all individual gene analyses and is comparable only to multigene-based phylogenies. Of the 385 nodes resolved, 79% are supported by high jackknife values, averaging 88%. Amborella is sister to the remaining angiosperms, followed by a grade of Nymphaeaceae and Austrobaileyales. Bayesian inference resolves Amborella + Nymphaeaceae as sister to the rest, but with weak (0.42) posterior probability. The MP analysis shows a trichotomy sister to the Austrobaileyales representing eumagnoliids, monocots + Chloranthales, and Ceratophyllum + eudicots. The matK gene produces the highest internal support yet for basal eudicots and, within core eudicots, resolves a crown group comprising Berberidopsidaceae/Aextoxicaceae, Santalales, and Caryophyllales + asterids. Moreover, matK sequences provide good resolution within many angiosperm orders. Combined analyses of matK and other rapidly evolving DNA regions with available multigene data sets have strong potential to enhance resolution and internal support in deep level angiosperm phylogenetics and provide additional insights into angiosperm evolution.
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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) | 0,000 | 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