Transcriptome-Mining for Single-Copy Nuclear Markers in Ferns
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Molecular phylogenetic investigations have revolutionized our understanding of the evolutionary history of ferns-the second-most species-rich major group of vascular plants, and the sister clade to seed plants. The general absence of genomic resources available for this important group of plants, however, has resulted in the strong dependence of these studies on plastid data; nuclear or mitochondrial data have been rarely used. In this study, we utilize transcriptome data to design primers for nuclear markers for use in studies of fern evolutionary biology, and demonstrate the utility of these markers across the largest order of ferns, the Polypodiales. PRINCIPAL FINDINGS: We present 20 novel single-copy nuclear regions, across 10 distinct protein-coding genes: ApPEFP_C, cryptochrome 2, cryptochrome 4, DET1, gapCpSh, IBR3, pgiC, SQD1, TPLATE, and transducin. These loci, individually and in combination, show strong resolving power across the Polypodiales phylogeny, and are readily amplified and sequenced from our genomic DNA test set (from 15 diploid Polypodiales species). For each region, we also present transcriptome alignments of the focal locus and related paralogs-curated broadly across ferns-that will allow researchers to develop their own primer sets for fern taxa outside of the Polypodiales. Analyses of sequence data generated from our genomic DNA test set reveal strong effects of partitioning schemes on support levels and, to a much lesser extent, on topology. A model partitioned by codon position is strongly favored, and analyses of the combined data yield a Polypodiales phylogeny that is well-supported and consistent with earlier studies of this group. CONCLUSIONS: The 20 single-copy regions presented here more than triple the single-copy nuclear regions available for use in ferns. They provide a much-needed opportunity to assess plastid-derived hypotheses of relationships within the ferns, and increase our capacity to explore aspects of fern evolution previously unavailable to scientific investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».