Rapid identification of polymorphic sequences in non‐model fungal species: the <scp>PHYLORPH</scp> method tested in <i>Armillaria</i> species
Notice bibliographique
Résumé
Summary Development of molecular markers for phylogenetic, population genetics and phylogeographic studies remains arduous in non‐model species with low or no genomic resources. Sequencing the whole or a large part of the genome of the target species using next‐generation sequencing technologies is considered a promising method, although it still needs a large investment in bioinformatics. To quickly find polymorphic markers in fungal species, we tested an alternative method, named PHYLORPH . This method allows users to quickly target polymorphic regions of single copy genes in fungi using public databases. We applied this method to Armillaria species, which are important fungal pathogens and saprophytes playing a central role in the dynamics of forest ecosystems worldwide. We isolated 32 single copy genes with numerous single nucleotide polymorphism ( SNP ) sites. A genetic analysis of two French populations validated the polymorphism of 80 among 92 SNP s tested, and seven of these sequences exactly reconstructed the known phylogenetic tree of four tested Armillaria species. These results confirmed that the PHYLORPH method is efficient to identify various markers at both the intra‐ and interspecific levels for fungal species with no or few previous genetic markers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».