Cytoplasmic DNA variation in and genetic delimitation of<i>Abies nephrolepis</i>and<i>Abies holophylla</i>in northeastern China
Notice bibliographique
Résumé
It has recently been hypothesized that genetic markers experiencing high rates of gene flow would be better suited to differentiate closely related species. We tested this hypothesis by examining genetic variation in the chloroplast (cp) DNA (trnS–trnG and trnL–trnF) and mitochondrial (mt) DNA (nad5 intron 4 and nad7 intron 1) of two fir species, Abies nephrolepis (Trautv.) Maxim. and Abies holophylla Maxim., with overlapping distributions in northeastern China. Two mitotypes were identified; one was common to both species, whereas the other occurred only in A. holophylla. However, four chlorotypes were identified, clustered into two species-specific groups exhibiting distinct mutations; species delimitation using these generated genetic variants was congruent with those obtained by morphological delimitation. Our findings supported the hypotheses that cpDNA, with its high rates of gene flow, is more useful than mtDNA for species delimitation in fir trees. In addition, the low intraspecific diversity observed for both species may result from their repeated range retractions and expansions in response to climatic oscillations in the history.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».