Identifying commercially relevant<i>Echinacea</i>species by AFLP molecular markers
Notice bibliographique
Résumé
The rising interest in medicinal plants has brought several species of the genus Echinacea to the attention of many scientists. Echinacea angustifolia, E. pallida, and E. purpurea are the most important for their immunological properties, well known and widely used by the native Americans. The three species are easily distinguishable on the basis of their morphological characteristics, but it would be difficult, if not impossible, to distinguish them in commercial preparations of ground, dry plant parts of E. purpurea (the most valuable species for chemotherapeutic properties) mixed with the other two species. Species-specific molecular markers could be useful to address this issue. In the present work, using fresh material collected from cultivated Echinacea spp., AFLP analysis was used to discriminate the three species and to detect species-specific DNA fragments. By using 14 primer combinations it was possible to detect a total of 994 fragments, of which 565 were polymorphic. Overall, 89 fragments were unique to E. purpurea, 32 to E. angustifolia, and 26 to E. pallida. E+CAC/M+AAT or E+CAC/M+AGC alone provided 13, 9, and 4 or 7, 5, and 5 specific fragments for E. purpurea, E. angustifolia, and E. pallida, respectively. A validation trial to confirm the results was carried out on bulked samples of 23 accessions covering most of the genetic diversity of the three species. The results are discussed in terms of practical applications in the field of popular medicine, detecting frauds, and implications for the genus Echinacea.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».