Rapid Identification of Acacia Species With Potential Salt Tolerance by Using Nuclear Ribosomal DNA Markers
Notice bibliographique
Résumé
<p>Use of saline lands for agroforestry relies primarily on plant species that have the trait of salinity tolerance, and also other economic and agronomic benefits. The selection of species, however, also needs to consider other key factors such as compatibility with existing flora, and potential for environmental benefits such as improved soil fertility or lowering of the water table in the case of dryland salinity. The testing of candidate species in particular environments needs substantial investments of costs and time. In this paper, a novel approach is presented for the rapid identification of potentially salt tolerant <em>Acacia </em>species, based on molecular phylogenetic analysis. The approach has been applied to four species groups, <em>Acacia pendula, A. salicina, A. victoriae</em> and <em>A. stenophylla</em>. The nuclear-encoded ribosomal DNA internal and external transcribed spacer (ITS and ETS) regions were used as markers, and phylogenetic analyses undertaken to identify closely related species that may share the salt tolerance traits. Such a methodology could be used to more rapidly identify candidate native species for agroforestry in salinity-affected regions and for preventing further expansion of salinity, thus assisting in biodiversity conservation.</p>
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».