A Brief History of Prohibition and Treatment Solutions for Substance Abusers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Molecular characteristics are good markers for distinguishing between closely related species. Molecular taxonomy has been significantly improved by DNA-based strategies with increasing accuracy and efficiency in identifying species through the use of PCR-based methods. We used inter-simple sequence repeat (ISSR) markers in this research to compare and examine the genetic profiles of several Oscillatoria species from native freshwater environments.Methods: Algal samples were taken from natural freshwater environments in the autumn season (September–November 2022). To reduce contamination, DNA was obtained from unialgal cultures of Oscillatoria spp. Then, ISSR analysis was done to assess genetic diversity and phylogenetic relationships between the isolated strains.Results: Seven species were identified: Oscillatoria acuta (OS1), O. princeps Vaucher (OS2), O. annae (OS3), O. margaritifera (OS4), O. proteus Skuja (OS5), Oscillatoria sp. (OS6), and O. sancta (OS7). O. annae and Oscillatoria sp. were most similar and were found to have the greatest genetic similarity (index = 0.6598), indicating that a close evolutionary relationship exists. The two with the lowest similarity were O. acuta and O. proteus Skuja (index = 0.4330), indicating greater genetic divergence.Conclusion: Our results support the use of ISSR markers in determining genetic diversity and phylogenetic relationships among Oscillatoria spp. This method is promising for improving the molecular taxonomy of cyanobacteria.Keywords: Genetic Diversity, Oscillatoria, Phylogenetic analysis, Cyanobacterial taxonomy, ISSR markers
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,019 |
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 ».