A tiered barcode authentication tool to differentiate medicinal Cassia species in India
Notice bibliographique
Résumé
DNA barcoding is a desirable tool for medicinal product authentication. DNA barcoding is a method for species identification using short DNA sequences that are conserved within species, but variable between species. Unlike animals, there is no single universal DNA barcode locus for plants. Coding markers, matK and rbcL, and noncoding markers, trnH-psbA (chloroplast) and ITS2 (nuclear), have been reported to be suitable for the DNA barcoding of plants with varying degree of success. Sixty-four accessions from 20 species of the medicinal plant Cassia were collected, and analyzed for these 4 DNA barcoding markers. PCR amplification was 100% successful for all 4 markers, while intra-species divergence was 0 for all 4 Cassia species in which multiple accessions were studied. Assuming 1.0% divergence as the minimum requirement for discriminating 2 species, the 4 markers could only differentiate 15 to 65% of the species studied when used separately. Adding indels to the divergence increased the percentage of species discrimination by trnH-psbA to 90%. In 2-locus barcoding, while matK+rbcL (which is recommended by Consortium for the Barcoding of Life) discriminated 90% of the species, the other combinations of matK+ITS and rbcL+trnH-psbA showed 100% species discrimination. However, matK is plagued with primer issues. The combination of rbcL+trnH-psbA provided the most accurate (100% species ID) and efficient tiered DNA barcoding tool for the authentication of Cassia medicinal products.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».