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Enregistrement W2550166390 · doi:10.1139/gen-2016-0110

Phylogenetic relationships among low-ploidy species of <i>Poa</i> using chloroplast sequences

2016· article· en· W2550166390 sur OpenAlexvenueno aff
A. B. Joshi, B. Shaun Bushman, Brandon D. Pickett, Matthew D. Robbins, Jack E. Staub, Paul G. Johnson

Notice bibliographique

RevueGenome · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPloidySubgenusPhylogenetic treeGenomePhylogeneticsLineage (genetic)BotanyPolyploidChloroplast DNAChloroplastGenusGeneticsEvolutionary biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species of the genus Poa are taxonomically and genetically difficult to delineate owing to high and variable polyploidy, aneuploidy, and challenging breeding systems. Approximately 5% of the proposed species in Poa are considered to include or comprise diploids, but very few of those diploids are represented in seed collections. Recent phylogenetic studies of Poa have included some diploid species to elucidate Poa genome relationships. In this study, we build upon that foundation of diploid Poa relationships with additional confirmed diploid species and accessions, and with additional chloroplast sequences. We also include samples of P. pratensis and P. arachnifera to hone in on possible ancestral genomes in these two agronomic and highly polyploidy species. Relative to most species of Poa, Poa section Dioicopoa (P. ligularis, P. iridifolia, and P. arachnifera) contained relatively large chromosomes. Phylogenies were constructed using the TLF gene region and five additional chloroplast genes, and the placement of new species and accessions fit within chloroplast lineages previously reported better than by taxonomic subgenera and sections. Low-ploidy species in the P chloroplast lineage, such as P. iberica and P. remota, grouped closest to P. pratensis.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,114 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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