Efficacy of the core DNA barcodes in identifying processed and poorly conserved plant materials commonly used in South African traditional medicine
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
Medicinal plants cover a broad range of taxa, which may be phylogenetically less related but morphologically very similar. Such morphological similarity between species may lead to misidentification and inappropriate use. Also the substitution of a medicinal plant by a cheaper alternative (e.g. other non-medicinal plant species), either due to misidentification, or deliberately to cheat consumers, is an issue of growing concern. In this study, we used DNA barcoding to identify commonly used medicinal plants in South Africa. Using the core plant barcodes, matK and rbcLa, obtained from processed and poorly conserved materials sold at the muthi traditional medicine market, we tested efficacy of the barcodes in species discrimination. Based on genetic divergence, PCR amplification efficiency and BLAST algorithm, we revealed varied discriminatory potentials for the DNA barcodes. In general, the barcodes exhibited high discriminatory power, indicating their effectiveness in verifying the identity of the most common plant species traded in South African medicinal markets. BLAST algorithm successfully matched 61% of the queries against a reference database, suggesting that most of the information supplied by sellers at traditional medicinal markets in South Africa is correct. Our findings reinforce the utility of DNA barcoding technique in limiting false identification that can harm public health.
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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