DNA Barcode Authentication of Wood Samples of Threatened and Commercial Timber Trees within the Tropical Dry Evergreen Forest of India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: India is rich with biodiversity, which includes a large number of endemic, rare and threatened plant species. Previous studies have used DNA barcoding to inventory species for applications in biodiversity monitoring, conservation impact assessment, monitoring of illegal trading, authentication of traded medicinal plants etc. This is the first tropical dry evergreen forest (TDEF) barcode study in the World and the first attempt to assemble a reference barcode library for the trees of India as part of a larger project initiated by this research group. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: We sampled 429 trees representing 143 tropical dry evergreen forest (TDEF) species, which included 16 threatened species. DNA barcoding was completed using rbcL and matK markers. The tiered approach (1st tier rbcL; 2nd tier matK) correctly identified 136 out of 143 species (95%). This high level of species resolution was largely due to the fact that the tree species were taxonomically diverse in the TDEF. Ability to resolve taxonomically diverse tree species of TDEF was comparable among the best match method, the phylogenetic method, and the characteristic attribute organization system method. CONCLUSIONS: We demonstrated the utility of the TDEF reference barcode library to authenticate wood samples from timber operations in the TDEF. This pilot research study will enable more comprehensive surveys of the illegal timber trade of threatened species in the TDEF. This TDEF reference barcode library also contains trees that have medicinal properties, which could be used to monitor unsustainable and indiscriminate collection of plants from the wild for their medicinal value.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».