Plant DNA barcodes and species resolution in sedges (<i>Carex</i>, Cyperaceae)
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the species discriminatory power of a subset of the proposed plant barcoding loci (matK, rbcL, rpoC1, rpoB, trnH-psbA) in Carex, a cosmopolitan genus that represents one of the three largest plant genera on earth (c. 2000 species). To assess the ability of barcoding loci to resolve Carex species, we focused our sampling on three of the taxonomically best-known groups in the genus, sections Deweyanae (6/8 species sampled), Griseae (18/21 species sampled), and Phyllostachyae (10/10 species sampled). Each group represents one of three major phylogenetic lineages previously identified in Carex and its tribe Cariceae, thus permitting us to evaluate the potential of DNA barcodes to broadly identify species across the tribe and to differentiate closely related sister species. Unlike some previous studies that have suggested that plant barcoding could achieve species identification rates around 90%, our results suggest that no single locus or multilocus barcode examined will resolve much greater than 60% of Carex species. In fact, no multilocus combination can significantly increase the resolution and statistical support (i.e., ≥ 70% bootstrap) for species than matK alone, even combinations involving the second most variable region, trnH-psbA. Results suggest that a matK barcode could help with species discovery as 47% of Carex taxa recently named or resolved within cryptic complexes in the past 25 years also formed unique species clusters in upgma trees. Comparisons between the nrDNA internal transcribed spacer region (ITS) and matK in sect. Phyllostachyae suggest that matK not only discriminates more species (50-60% vs. 25%), but it provides more resolved phylogenies than ITS. Given the low levels of species resolution in rpoC1 and rpoB (0-13%), and difficulties with polymerase chain reaction amplification and DNA sequencing in rbcL and trnH-psbA (alignment included), we strongly advocate that matK should be part of a universal plant barcoding system. Although identification rates in this study are low, they can be significantly improved by a regional approach to barcoding.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».