Decoding ice plants: challenges associated with barcoding and phylogenetics in the diverse succulent family Aizoaceae
Notice bibliographique
Résumé
Aizoaceae is the largest succulent plant family in the world, including in excess of 1800 species. Despite its richness, a large proportion of its taxa are listed as data deficient and as such, has been identified as the top priority for taxonomic research in South Africa. Limitations to accurate taxonomic identification of taxa in the family may be partly attributed to the degree of technical knowledge required to identify taxa in the Aizoaceae. DNA barcoding may provide an alternative method of identification; however, the suitability of commonly used gene regions has not been tested in the family. Here, we analyse variable and parsimony informative characters (PIC), as well as the barcoding gap, in commonly used plastid regions (atpB-rbcL, matK, psbA-trnH, psbJ-petA, rpl16, rps16, trnD-trnT, trnL-trnF, trnQ-rps16, and trnS-trnG) and the nuclear region ITS (for Aizooideae only) across two subfamilies and two expanded clades within the Aizoaceae. The relative percentage of PIC was much greater in subfamilies Aizooideae and Mesembryanthemoideae than in Ruschioideae. Although nrITS had the highest percentage of PIC, barcoding gap analyses identified neither ITS nor any chloroplast region as suitable for barcoding of the family. From the results, it is evident that novel barcoding regions need to be explored within the Aizoaceae.
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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 ».