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Enregistrement W2546724949 · doi:10.1139/gen-2015-0105

A single molecular marker to distinguish between species of <i>Dioscorea</i>

2016· article· en· W2546724949 sur OpenAlexvenueno aff
Natascha Techen, Iffat Parveen, Ikhlas A. Khan

Notice bibliographique

RevueGenome · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Food and Drug AdministrationU.S. Department of Agriculture
Mots-clésDioscoreaBiologyLocus (genetics)DNA barcodingMolecular markerBotanyGenusIdentification (biology)Evolutionary biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yams are species of the genus Dioscorea (family Dioscoreaceae), which consists of approximately 630 species. The majority of the world production of yams occurs in Africa with 58.8 million t annually, but they are also produced in the Americas and Asia. The saponins in yams have been reported to possess various properties to improve health. The tuber and aerial parts of various species often share morphological similarities, which can cause problems in the proper identification of sample material. For example, the rootstocks and aerial parts of Dioscorea villosa L. share similarities with Dioscorea polystachia Turcz. Dioscorea bulbifera L. may be mistaken for Dioscorea alata L. owing to similar morphologies. Various molecular analyses have been published to help with the identification of species and varieties within the genus Dioscorea. The multi-loci or single-locus analysis has resulted in varying success, some with only a limited discrimination rate. In the present study, a single nuclear genomic region, biparentally inherited, was analyzed for its usefulness as a molecular marker for species identification and discrimination between D. bulbifera, D. villosa, D. nipponica, D. alata, D. caucasica, and D. deltoidea samples. The results of this study show that the LFY genomic region can be useful as a molecular marker to distinguish between samples.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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