Potential DNA Barcoding for Identification of Large Leaf Homalomena (Homalomena pendula (Blume) Bakh.f.)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Homalomena is a genus of the Araceae family, which consists of many medicinal plants used in Vietnamese traditional medicine. However, this genus shows relatively similar morphological characteristics across its species, so classification by morphological comparison has several limitations, and the scientific names and classifications of some species remain controversial. H. pendula is an endangered medicinal herb, highly valued for its tonic, analgesic, and anti-inflammatory properties, but wild populations are threatened by overharvesting. In addition, the DNA barcodes for H. pendula have not been well studied. Thus, developing DNA barcodes for H. pendula is necessary to identify and conserve this species.Methods: This study used four DNA barcodes (trnL-trnF, rbcL, trnH-psbA, and trnQ-rps16) to determine the most effective DNA barcode sequences for distinguishing H. pendula.Results: Among 4 Homalomena species, one SNP was found in the trnL-trnF sequence at position 16 (A > G), and three SNPs were found in the rbcL sequence at positions 126 (C > T), 272 (G > A), and 278 (T > A). Five different H. pendula samples collected from Hue city, Vietnam, distributed in a separate branch from trnL-trnF or rbcL on the phylogenetic tree. Both trnH-psbA and trnQ-rps16 fragments have lots of changes in nucleotide sequences, however, these are random differences and are not significant in H. pendula identification, only useful for genetic diversity studies.Conclusion: Based on the nucleotide sequences and phylogenetic tree analysis, the results show that trnL-trnF and rbcL markers can be used to distinguish H. pendula from other closely related species.Keywords: Chloroplast, DNA Barcode, Homalomena pendula, Phylogeny, Natural Forest, Vietnam
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».