Expanding and testing fluorescent amplified fragment length polymorphisms for identifying roots of boreal forest plant species
Notice bibliographique
Résumé
Premise of the Study Identifying roots to species is challenging, but is a common problem in ecology. Fluorescent amplified fragment length polymorphisms (FAFLPs) can distinguish species within a mixed sample, are high throughput, and are inexpensive. To broaden the use of this tool across ecosystems, unique size profiles must be established for species, and its limits identified. Methods Fragments of three noncoding cpDNA regions were used to create size profiles for 193 species common to the western Canadian boreal forest. We compared detection success among congeners using FAFLPs and Sanger sequencing of the trnL intron. We also simulated and experimentally created communities to test the influence of species richness, cpDNA regions used, and extraction/amplification biases on detection success. Results Of the 193 species, 54% had unique size profiles. This value decreased when fewer cpDNA regions were used. In simulated communities, ambiguous species identifications were positively related to the species richness of the community. In mock communities, some species evaded detection owing to poor extraction or amplification. Sequencing did not increase detection success compared to FAFLPs for a subset of 24 species across nine genera. Discussion We recommend FAFLPs are best suited to confirm rather than discover species occurring belowground.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».