On the utility of DNA barcoding for species differentiation among brown macroalgae (Phaeophyceae) including a novel extraction protocol
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY The generation of a species‐rich DNA barcode database in combination with rapid and affordable sequencing techniques will dramatically change specimen identification in ecological, biogeographical and taxonomic applications. Though cytochrome c oxidase 1 has been shown to be a useful tool for differentiating some groups of marine algae, its wide application in the Phaeophyceae has yet to be studied. The presence of polymerase chain reaction (PCR) inhibiting compounds in members of the Fucales, Laminariales and Tilopteridales, that are often co‐extracted with DNA, has hampered the rapid processing associated with barcode projects. Polyphenolics and polysaccharides are present in concentrations such that DNA extraction methods typically include extensive series of washes, organelle extractions and/or cesium columns. In this paper we examine the utility of cytochrome c oxidase 1 for barcoding the Phaeophyceae and present a method for extracting PCR friendly DNA from brown macroalgae in about 2 h, dramatically reducing the time required from previous methods, some of which take days. This method is easily adapted to a 96 well, high‐throughput format and may have applications in other organisms where the presence of similar PCR inhibiting compounds hinders molecular analyses. We extracted DNA from 106 isolates representing 29 species from 20 genera in nine families from five orders of Phaeophyceae. We were able to amplify the barcode marker (cytochrome c oxidase 1) from all samples and a nuclear marker (internal transcribed spacer region) from 54 selected samples. Cytochrome c oxidase 1 was able to differentiate clearly among species, showing within species divergence of 0.00–0.46%, with the exception of one previously studied genus, and between species divergences of greater than 3%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».