Development of a DNA Barcoding Protocol for Fungal Specimens from the E.C. Smith Herbarium (ACAD)
Notice bibliographique
Résumé
Many field-collected fungal specimens are maintained in herbaria worldwide. These specimens contain an untapped wealth of taxonomic and ecological fungal biodiversity information. However, DNA can be difficult to obtain from preserved specimens. We present a DNA barcoding protocol specifically for preserved fungal specimens (ascomycetes and basidiomycetes). The E.C. Smith Herbarium at Acadia University houses 20,000 fungal specimens representative of northeastern North America. We achieved a DNA barcoding success rate of 18% from pre-1980 specimens (n = 39) using a kit-based DNA extraction protocol and sequencing of the full internal transcribed spacer (ITS) region of ribosomal DNA. This result surpassed success rates of previous protocols. We also explored the use of mini-barcodes from the ITS1 region only. Mini-barcodes (n = 13) demonstrated a 92% success rate in post-1980 specimens compared to full barcodes (46% success rate, n = 13) while retaining all the identification power of full barcodes in the examined specimens. Our approach will enable herbarium collections to be used more efficiently to populate DNA sequence databases such as GenBank. This approach will expand the number of reference DNA barcode sequences from vouchered fungal specimens within publicly available databases.
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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 ».