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Enregistrement W2599347486 · doi:10.14288/1.0340546

DNA barcoding the vascular plant flora of southern British Columbia

2017· article· en· W2599347486 sur OpenAlexaffabout
Erin Rebecca Manton

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany, Ecology, and Taxonomy Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNA barcodingFlora (microbiology)Vascular plantGeographyBiologyEcologyPaleontologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DNA barcoding is a tool for rapidly identifying species based on short, standardized sequences of DNA, for example in situations where this may be difficult using morphology alone. I assembled a core DNA barcode reference library for southern British Columbia, home to ~54% of the vascular plant species in Canada, using the core plastid barcode loci rbcL and matK, and assessed its utility for identifying species in this region. The library comprises 4,812 sequences obtained from field-collected and herbarium tissue samples, supplemented with sequences downloaded from BOLD and GenBank, with at least one sequence for 75.4% of the vascular plant species occurring below 50°N in British Columbia. Sequence recoverability was significantly higher for rbcL than for matK (93.5% and 80.2%, respectively), and only marginally lower for both markers when using herbarium specimens (90.5% for rbcL and 77.8% for matK), which demonstrates the future feasibility of using museum specimens for completing a southern BC barcode reference library. As a proxy for assessing marker effectiveness, I scored resolution at the level of species and genus using tests of monophyly for Neighbour Joining trees, and performed sequence similarity searches with BLASTn analyses, both for each locus separately and for a dual-locus marker system (rbcL+matK; scored as a cumulative percentage in the BLAST analyses). Ignoring species represented by singleton sequences, the highest overall level of discrimination (66.9% of species and 91.6% of genera) was achieved for BLASTn analysis of rbcL+matK together. This work represents a significant contribution to a nation-wide barcode database, and provides a preliminary platform for ecological and other applications requiring species identification, where traditional methods are not feasible.

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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,083

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
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,145 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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