Identifying and Characterizing Alternative Molecular Markers for the Symbiotic and Free-Living Dinoflagellate Genus Symbiodinium
Notice bibliographique
Résumé
Dinoflagellates in the genus Symbiodinium are best known as endosymbionts of corals and other invertebrate as well as protist hosts, but also exist free-living in coastal environments. Despite their importance in marine ecosystems, less than 10 loci have been used to explore phylogenetic relationships in this group, and only the multi-copy nuclear ribosomal Internal Transcribed Spacer (ITS) regions 1 and 2 have been used to characterize fine-scale genetic diversity within the nine clades (A-I) that comprise the genus. Here, we describe a three-step molecular approach focused on 1) identifying new candidate genes for phylogenetic analysis of Symbiodinium spp., 2) characterizing the phylogenetic relationship of these candidate genes from DNA samples spanning eight Symbiodinium clades (A-H), and 3) conducting in-depth phylogenetic analyses of candidate genes displaying genetic divergences equal or higher than those within the ITS-2 of Symbiodinium clade C. To this end, we used bioinformatics tools and reciprocal comparisons to identify homologous genes from 55,551 cDNA sequences representing two Symbiodinium and six additional dinoflagellate EST libraries. Of the 84 candidate genes identified, 7 Symbiodinium genes (elf2, coI, coIII, cob, calmodulin, rad24, and actin) were characterized by sequencing 23 DNA samples spanning eight Symbiodinium clades (A-H). Four genes displaying higher rates of genetic divergences than ITS-2 within clade C were selected for in-depth phylogenetic analyses, which revealed that calmodulin has limited taxonomic utility but that coI, rad24, and actin behave predictably with respect to Symbiodinium lineage C and are potential candidates as new markers for this group. The approach for targeting candidate genes described here can serve as a model for future studies aimed at identifying and testing new phylogenetically informative genes for taxa where transcriptomic and genomics data are available.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».