A customized nuclear target enrichment approach for developing a phylogenomic baseline for <i>Dioscorea</i> yams (Dioscoreaceae)
Notice bibliographique
Résumé
Premise We developed a target enrichment panel for phylogenomic studies of Dioscorea , an economically important genus with incompletely resolved relationships. Methods Our bait panel comprises 260 low‐ to single‐copy nuclear genes targeted to work in Dioscorea , assessed here using a preliminary taxon sampling that includes both distantly and closely related taxa, including several yam crops and potential crop wild relatives. We applied coalescent‐based and maximum likelihood phylogenomic inference approaches to the pilot taxon set, incorporating new and published transcriptome data from additional species. Results The custom panel retrieved ~94% of targets and >80% of full gene length from 88% and 68% of samples, respectively. It has minimal gene overlap with existing panels designed for angiosperm‐wide studies and generally recovers longer and more variable targets. Pilot phylogenomic analyses consistently resolve most deep and recent relationships with strong support across analyses and point to revised relationships between the crop species D. alata and candidate crop wild relatives. Discussion Our customized panel reliably retrieves targeted loci from Dioscorea , is informative for resolving relationships in denser samplings, and is suitable for refining our understanding of the independent origins of cultivated yam species; the panel likely has broader promise for phylogenomic studies across Dioscoreales.
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 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 | 0,001 | 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 ».