A laboratory guide for generating DNA barcodes in grasses: a case study of<i>Leptochloa</i>s.l. (Poaceae: Chloridoideae)
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
There is no easy way to identify to species, a small, vegetative leaf or culm sample of a grass and there are more than 12,000 species in this large, important family. The long-range aim of our study is to produce a standard DNA barcode library available to the public for all grasses (±1960 species) in North America (includes all Canada, Mexico and USA) that will facilitate the easy identification of these morphologically cryptic species. We provide a detailed protocol of the laboratory procedures for DNA extraction in grasses and the DNA-specific primers used for the polymerase chain reaction (PCR) enabling the laboratory work to be performed in any well-supplied molecular laboratory. In this paper we present a test of four barcodes [matK, rbcL, rpl32-trnL and internal transcribed spacer (ITS)] to discriminate among 50 taxa of grasses (55 samples), predominately in the subfamily Chloridoideae, and we used a tree-based method to identify relationships among species of Leptochloa sensu lato. The sequence divergence or discriminatory power based on uncorrected p-value, among the four DNA sequence markers was greatest in ITS (96%), followed by rpl32-trnL (25.6%), matK (3.0%) and rbcL (0.0%). matK was twice as effective in discriminating among the species compared with rbcL; rpl32-trnL was nearly 3.4 times better than rbcL; and nuclear rDNA ITS was 14 times better than rbcL. There are significant threshold levels of 0.0682 for ITS and 0.0732 for ITS + rpl32-trnL between intrageneric and intergeneric sequence divergences within the 16 species of Dinebra and between Dinebra and Diplachne, Disakisperma and Leptochloa sensu stricto. In our tree-based analyses of Leptochloa s.l. the following number of nodes with strong support (PP = 0.95−1.00) were successfully recovered (in descending order): combined ITS + rpl32-trnL, 43; ITS, 34; rp32-trnL, 27; matK, 19; and rbcL, 3.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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