DNA barcoding in land plants: evaluation of <i>rbcL</i> in a multigene tiered approach
Notice bibliographique
Résumé
DNA barcoding based on the mitochondrial cytochrome c oxidase 1 (cox1) sequence is being employed for diverse groups of animals with demonstrated success in species identification and new species discovery. Applying barcoding systems to land plants will be a more challenging task as plant genome substitution rates are considerably lower than those observed in animal mitochondria, suggesting that a much greater amount of sequence data from multiple loci will be required to barcode plants. In the absence of an obvious well-characterized plant locus that meets all the necessary criteria, a key first step will be identifying candidate regions with the most potential. To meet the challenges with land plants, we are proposing the adoption of a tiered approach wherein highly variable loci are nested under a core barcoding gene. Analysis of over 10 000 rbcL sequences from GenBank demonstrate that this locus could serve well as the core region, with sufficient variation to discriminate among species in approximately 85% of congeneric pair-wise comparisons. Use of a secondary locus can be implemented when required and can vary from group to group if necessary. The implementation of a barcoding tool has multiple academic and practical applications. It will speed routine identifications and the detection of alien species, advance ecological and taxonomic inquiry, permit fast and accurate forensic analysis of plant fragments, and can function as an additional layer of quality control in the food industry.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».