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Enregistrement W2514042794 · doi:10.1093/conphys/cow030

Understanding invasion history and predicting invasive niches using genetic sequencing technology in Australia: case studies from Cucurbitaceae and Boraginaceae

2016· review· en· W2514042794 sur OpenAlexaff
Razia S. Shaik, Xiaocheng Zhu, David R. Cléments, Leslie A. Weston

Notice bibliographique

RevueConservation Physiology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensTrinity Western UniversityWestern University
Organismes subventionnairesCharles Sturt UniversityGrains Research and Development CorporationAustralian Research CouncilUniverzita Karlova v Praze
Mots-clésBiologyGenetic diversityCucurbitaceaeEcologyEvolutionary biologyPopulationBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Part of the challenge in dealing with invasive plant species is that they seldom represent a uniform, static entity. Often, an accurate understanding of the history of plant introduction and knowledge of the real levels of genetic diversity present in species and populations of importance is lacking. Currently, the role of genetic diversity in promoting the successful establishment of invasive plants is not well defined. Genetic profiling of invasive plants should enhance our understanding of the dynamics of colonization in the invaded range. Recent advances in DNA sequencing technology have greatly facilitated the rapid and complete assessment of plant population genetics. Here, we apply our current understanding of the genetics and ecophysiology of plant invasions to recent work on Australian plant invaders from the Cucurbitaceae and Boraginaceae. The Cucurbitaceae study showed that both prickly paddy melon (Cucumis myriocarpus) and camel melon (Citrullus lanatus) were represented by only a single genotype in Australia, implying that each was probably introduced as a single introduction event. In contrast, a third invasive melon, Citrullus colocynthis, possessed a moderate level of genetic diversity in Australia and was potentially introduced to the continent at least twice. The Boraginaceae study demonstrated the value of comparing two similar congeneric species; one, Echium plantagineum, is highly invasive and genetically diverse, whereas the other, Echium vulgare, exhibits less genetic diversity and occupies a more limited ecological niche. Sequence analysis provided precise identification of invasive plant species, as well as information on genetic diversity and phylogeographic history. Improved sequencing technologies will continue to allow greater resolution of genetic relationships among invasive plant populations, thereby potentially improving our ability to predict the impact of these relationships upon future spread and better manage invaders possessing potentially diverse biotypes and exhibiting diverse breeding systems, life histories and invasion histories.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,259
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,078 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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