How well do ITS rDNA sequences differentiate species of true morels ( <i>Morchella</i> )?
Notice bibliographique
Résumé
Arguably more mycophiles hunt true morels (Morchella) during their brief fruiting season each spring in the northern hemisphere than any other wild edible fungus. Concerns about overharvesting by individual collectors and commercial enterprises make it essential that science-based management practices and conservation policies are developed to ensure the sustainability of commercial harvests and to protect and preserve morel species diversity. Therefore, the primary objectives of the present study were to: (i) investigate the utility of the ITS rDNA locus for identifying Morchella species, using phylogenetic species previously inferred from multilocus DNA sequence data as a reference; and (ii) clarify insufficiently identified sequences and determine whether the named sequences in GenBank were identified correctly. To this end, we generated 553 Morchella ITS rDNA sequences and downloaded 312 additional ones generated by other researchers from GenBank using emerencia and analyzed them phylogenetically. Three major findings emerged: (i) ITS rDNA sequences were useful in identifying 48/62 (77.4%) of the known phylospecies; however, they failed to identify 12 of the 22 species within the species-rich Elata Subclade and two closely related species in the Esculenta Clade; (ii) at least 66% of the named Morchella sequences in GenBank are misidentified; and (iii) ITS rDNA sequences of up to six putatively novel Morchella species were represented in GenBank. Recognizing the need for a dedicated Web-accessible reference database to facilitate the rapid identification of known and novel species, we constructed Morchella MLST (http://www.cbs.knaw.nl/morchella/), which can be queried with ITS rDNA sequences and those of the four other genes used in our prior multilocus molecular systematic studies of this charismatic genus.
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.
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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».