Molecular identification of roots from a grassland community using size differences in fluorescently labelled PCR amplicons of three cpDNA regions
Notice bibliographique
Résumé
Elucidating patterns of root growth is essential for a better understanding of the functioning of plant-dominated ecosystems. To this end, reliable and inexpensive methods are required to determine species compositions of root samples containing multiple species. Previous studies use a range of PCR-based approaches, but none have examined a species pool greater than 10 or 30 when evaluating mixed and single species samples, respectively. We present a method that evaluates size differences in fluorescently labelled PCR amplicons (fluorescent fragment length polymorphism) of the trnL intron and the trnT-trnL and trnL-trnF intergenic spacers. Amplification success of the trnT-trnL spacer was limited, but variation in the trnL intron and the trnL-trnF spacer was sufficient to distinguish over 80% of the 95 species (97% of the 77 genera) evaluated from a diverse fescue grassland community. Moreover, we identified species known to be present in mixed samples of 4, 8, 12, and 16 species on average 82% of the time. However, this approach is sensitive to detecting species known to be absent (false positives) when using our key of 95 species. Comparing unknowns to a limited species pool ameliorates this problem, comparable to a researcher using prior knowledge of what species could be found in a sample to constrain the identification of species. Comparisons to other methods and future improvements are discussed. This method is efficient, cost- effective and broadly applicable to many ecosystems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».