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Enregistrement W2166546784 · doi:10.1111/j.1529-8817.2009.00746.x

GENETIC POPULATION STRUCTURE OF <i>PSEUDO‐NITZSCHIA PUNGENS</i> (BACILLARIOPHYCEAE) FROM THE PACIFIC NORTHWEST AND THE NORTH SEA<sup>1</sup>

2009· article· en· W2166546784 sur OpenAlexaboutno aff
Nicolaus G. Adams, Vera L. Trainer, Gabrielle Rocap, Russell P. Herwig, Lorenz Hauser

Notice bibliographique

RevueJournal of Phycology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Toxins and Detection Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyDomoic acidDiatomPopulationGenetic diversityEcologyGenetic structureSpecies complexGenetic variationZoologyPhylogenetic treeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several species of the diatom Pseudo-nitzschia produce the neurotoxin domoic acid (DA). Consumption of fish and shellfish that have accumulated this potent excitotoxin has resulted in severe illness and even death in humans, marine mammals, and seabirds. Pseudo-nitzschia pungens (Grunow ex Cleve) Hasle is a cosmopolitan diatom commonly occurring in the waters of the Pacific Northwest (PNW) and the eastern North Atlantic, including the North Sea. However, genetic and physiological relationships among populations throughout this large geographic distribution have not been assessed. Population genetic parameters (e.g., Hardy-Weinberg equilibrium, linkage equilibrium, FST ) calculated for P. pungens collected from the Juan de Fuca eddy region in the PNW indicated the presence of two distinct groups that were more divergent from each other than either was from a P. pungens sample from the North Sea. Geographic heterogeneity was also detected within each of the two PNW groups. These results suggested that the populations of P. pungens recently mixed in the Juan de Fuca eddy region (a seasonally retentive feature off the coasts of Washington State, USA, and Vancouver Island, Canada) but did not exchange genetic material by sexual reproduction. Alternatively, these two groups may be cryptic (morphologically identical, but reproductively isolated) species. Identifying cryptic diversity in Pseudo-nitzschia is important for bloom prediction and aiding the identification of molecular markers that can be used for rapid detection assay development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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