A PCR-based method for the identification of the roots of 10 co-occurring grassland species in mesocosm experiments
Notice bibliographique
Résumé
An understanding of factors influencing the distribution of plant roots is intimately linked to our understanding of basic ecosystem functions such as nutrient flux and productivity. However, it is not usually possible to measure root distributions because it is difficult to identify the roots of different species when they are grown in mixture. This is because the roots of most species are not visually distinguishable. We designed a simple, PCR-based method for the identification of roots in mesocosm experiments, which we have applied to 10 co-occurring grassland species. Species-specific primers based on ITS sequences from GenBank were evaluated in PCR assays using either homogeneous or heterogeneous DNA templates, as well as DNA extracted from mixed-root samples from multiple combinations of species. The species-specific primers reported here produced accurate identifications, free from both false negatives and false positives, in 100% of our assays. We also evaluated the sensitivity of our system and demonstrated detection of species when they comprised as little as 0.05 ng of target DNA mixed in a total of 2.5 ng of multi-species template DNA. Our PCR-based method for root identification in mesocosms is more cost effective, and simpler to apply than previously described methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 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 ».