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Enregistrement W2151714956 · doi:10.1111/j.2041-210x.2011.00092.x

Discriminating plant species in a local temperate flora using the <i>rbcL</i>+<i>matK</i> DNA barcode

2011· article· en· W2151714956 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueMethods in Ecology and Evolution · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario GenomicsUniversity of GuelphOntario Genomics InstituteGenome Canada
Mots-clésBarcodeDNA barcodingBiologyIntergenic regionDNA sequencingLocus (genetics)BotanyEvolutionary biologyGeneGeneticsGenomeComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary 1. A major goal of DNA barcoding is to identify species in local floras and ecological communities. With the consensus of a two‐locus DNA barcode ( rbcL+matK ) by the Consortium for the Barcode of Life (CBOL) Plant Working Group (2009), barcoding efforts have begun to focus on building the barcode library for land plants. 2. Here, we establish a barcoding database for a temperate flora of moderate taxonomic breadth at the Koffler Scientific Reserve, Ontario, Canada based on the rbcL+matK barcode. We evaluated the performance of this combination in comparison with three other potential supplementary regions (the coding region rpoC1 and two non‐coding intergenic spacers trnH‐psbA and atpF‐atpH ). We examined these markers singly and in combination to evaluate their discriminatory power among 436 species in 269 genera of land plants. 3. Using high‐throughput techniques, we recovered a high‐quality sequence from at least one region for 98.2% of the 513 samples screened; 55% had complete coverage across all five gene regions. Sequencing success was highest for rbcL (91.4% of samples collected) and lowest for rpoC1 (74.5%). The two coding regions rbcL and matK provided a relatively high number of high‐quality bi‐directional sequences compared with the non‐coding intergenic spacers, and in combination were able to correctly identify 93.1% of the species sampled. Marginal increases in species resolution were obtained with the inclusion of the trnH‐psbA intergenic spacer (95.3%), or by using all five gene regions combined (97.3%). 4. There was a weak relation between the number of species per genus and identification success rate using rbcL+matK ; 100% for monotypic genera (70.5% of the flora) and 83.6% for polytypic genera. Identification success using the rbcL+matK barcode was higher (100%) for gymnosperms, bryophytes, lycophytes and monilophytes (collectively representing 5% of the flora), compared with angiosperms (92.7%). 5. Our results indicate that the rbcL+matK barcode can provide an acceptably high rate of species resolution in the context of this and other local northern temperate floras. It does so in a cost‐effective manner, with relatively modest laboratory effort, and despite the presence of missing data from individual plastid regions in a subset of samples.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle