Are plant species inherently harder to discriminate than animal species using DNA barcoding markers?
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.
Notice bibliographique
Résumé
The ability to discriminate between species using barcoding loci has proved more difficult in plants than animals, raising the possibility that plant species boundaries are less well defined. Here, we review a selection of published barcoding data sets to compare species discrimination in plants vs. animals. Although the use of different genetic markers, analytical methods and depths of taxon sampling may complicate comparisons, our results using common metrics demonstrate that the number of species supported as monophyletic using barcoding markers is higher in animals (> 90%) than plants (~70%), even after controlling for the amount of parsimony-informative information per species. This suggests that more than a simple lack of variability limits species discrimination in plants. Both animal and plant species pairs have variable size gaps between intra- and interspecific genetic distances, but animal species tend to have larger gaps than plants, even in relatively densely sampled genera. An analysis of 12 plant genera suggests that hybridization contributes significantly to variation in genetic discontinuity in plants. Barcoding success may be improved in some plant groups by careful choice of markers and appropriate sampling; however, overall fine-scale species discrimination in plants relative to animals may be inherently more difficult because of greater levels of gene-tree paraphyly.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle