Troubles with mycorrhizal mushroom identification where morphological differentiation lags behind barcode sequence divergence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Species of Russula (Russulaceae), a large, cosmopolitan, ectomycorrhizal fungal genus are notoriously difficult to identify. To delimit species and to evaluate their morphology, we sequenced the ~400 bp ITS2 ribosomal DNA region from 713 Pacific Northwest Russula specimens from Benjamin Woo’s exceptional collection. As a topological constraint for analysis of the ITS2, we sequenced and inferred a phylogeny from the ITS, LSU, RPB2 and EF1-a regions from 50 European and North American specimens of major clades in Russula. We delimited 72 candidate species from Woo's collection’s ITS2 sequences using ABGD, GMYC, PTP, and mothur software. To guide application of names, we sequenced a ~200 bp portion of the ITS from 18 American type specimens. Of the 72 delimited species, 28 matched a type or a currently barcoded European species. Among the remaining 44 are poorly known or undescribed species. We tested the congruence of morphology with delimitations for 23 species represented by 10 or more specimens each. No morphological character alone was consistently diagnostic across all specimens of any of the 23 candidate species. Ordination of combined field characters followed by pairwise multivariate analysis of variance showed that centroids were significantly different in 221 of 253 species pair comparisons. Ordination also showed that specimens from the same species were widely dispersed, overlapping with specimens from other species. This explains why only 48.5% of specimens were correctly assigned to their species in a canonical variates analysis of combined field and spore characters. Based on sequence comparisons, we contribute to correcting the broad and confusing misapplications of European names that have long obscured patterns of Russula’s geographical distribution and diversification. Our evidence suggests that morphology in Russula diverges slowly, and that phenotypic plasticity, convergence, or retention of ancestral polymorphisms blur the distinctions among recently derived species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».