Testing the Efficacy of DNA Barcodes for Identifying the Vascular Plants of Canada
Notice bibliographique
Résumé
Their relatively slow rates of molecular evolution, as well as frequent exposure to hybridization and introgression, often make it difficult to discriminate species of vascular plants with the standard barcode markers (rbcL, matK, ITS2). Previous studies have examined these constraints in narrow geographic or taxonomic contexts, but the present investigation expands analysis to consider the performance of these gene regions in discriminating the species in local floras at sites across Canada. To test identification success, we employed a DNA barcode reference library with sequence records for 96% of the 5108 vascular plant species known from Canada, but coverage varied from 94% for rbcL to 60% for ITS2 and 39% for matK. Using plant lists from 27 national parks and one scientific reserve, we tested the efficacy of DNA barcodes in identifying the plants in simulated species assemblages from six biogeographic regions of Canada using BLAST and mothur. Mean pairwise distance (MPD) and mean nearest taxon distance (MNTD) were strong predictors of barcode performance for different plant families and genera, and both metrics supported ITS2 as possessing the highest genetic diversity. All three genes performed strongly in assigning the taxa present in local floras to the correct genus with values ranging from 91% for rbcL to 97% for ITS2 and 98% for matK. However, matK delivered the highest species discrimination (~81%) followed by ITS2 (~72%) and rbcL (~44%). Despite the low number of plant taxa in the Canadian Arctic, DNA barcodes had the least success in discriminating species from this biogeographic region with resolution ranging from 36% with rbcL to 69% with matK. Species resolution was higher in the other settings, peaking in the Woodland region at 52% for rbcL and 87% for matK. Our results indicate that DNA barcoding is very effective in identifying Canadian plants to a genus, and that it performs well in discriminating species in regions where floristic diversity is highest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».