Notice bibliographique
Résumé
DNA barcoding has recently been proposed as a technique that employs a short, standardized gene region to identify species. DNA barcoding is well established in animals because of a widely appropriate sequence for them, the cytochrome coxidase 1 [1], but there is not any universally accepted barcode for plants till now. Therefore, the primary task for barcoding plants is to find more useful barcodes that can identify as many species as possible. Medicinal plants have been used as traditional Chinese drugs for treating diseases, some of them are similar in morphology, and are often misidentified by chemical fingerprints. Rosaceae includes many medicinal plants with similar morphology and are usually hard to be identified. Here, we chose five potential barcodes, Universal Plastid Amplicon (matK, rpoB, rpoC1, rbcL) and the nuclear ribosomal DNA (rDNA) internal transcribed spacer (ITS), to identify species from different genera in Rosaceae. The results suggest that the nuclear ribosomal DNA (rDNA) internal transcribed spacer (ITS) is a candidate to discriminate all of plant species in Rosaceae. Acknowledgements : We thank all my teachers and classmates in our laboratory very much for their help. References: [1] Kress WJ, et al. (2005) PNAS, 102: 8369–8374.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».