Corrigendum: Plant barcoding of a wildlife sanctuary across a wide climatic zone, Uttarakhand, India
Notice bibliographique
Résumé
Background: Earlier, we successfully worked on two plant DNA barcode projects, one genera specific and the other one involving tree species from a province. In recent efforts, we are leading a consortium of six institutes of the Council of Scientific and Industrial Research to barcode plant species across India, where each institute is focusing on a respective phytogeographic location. As a part of this project, CSIR-NBRI is involved in DNA barcoding of a wild life sanctuary, Govind Wildlife Sanctuary, in the west Himalayan state of Uttarakhand. Results: We have collected 238 angiosperms, 270 bryophytes, 255 pteridophytes, 265 lichens, and 154 algae species from the sanctuary, spanning a wide climatic range, mainly due to a steep altitudinal gradient (1300–6315m.a.s.l.). So far we have analyzed 178 accessions of angiosperm plants from this hot spot using the four standard plant barcode loci. MatK was not used further after initial failure in PCR amplifications. PCR success ranged from 88% to 95%, trnH–psbA being the lowest and rbcL being the highest. ITS exhibited the lowest rate of sequencing success, while trnH–psbA exhibited the highest. ITS and trnH–psbA exhibited 90% success in species identification. Among the non-flowering plants, 75 accessions of lichen have been analyzed using ITS. PCR and sequencing success was 75% and 80%, respectively. Contamination with other fungi was a major problem faced during sequencing of lichen samples. Barcoding of other lower group of plant species from this region will be carried out in the near future. Under the consortium, our main aim is to develop a plant barcode data base of high-value medicinal plants. Significance: Barcoding the flora, including a lower group of plant species of a particular hot spot, spanning a wide range of climatic zones,will certainly impact on conservation, policymaking, and environmental protectionbydifferent government agencies. The study will also help test the efficacy in resolving species identification in a specific geographic region.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,032 |
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 ».