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Enregistrement W2977662097 · doi:10.5539/ijb.v11n4p88

DNA Barcoding of Cyprinid Fish Chagunius chagunio Hamilton,1822 from Phewa Lake, Nepal

2019· article· en· W2977662097 sur OpenAlexvenueno aff
Bhaba Amatya

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenBankDNA barcodingBiologyMitochondrial DNAMega-Accession number (library science)Phylogenetic treeDNA sequencingDNAgenomic DNASanger sequencingGeneticsGeneZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study is the first of its type that uses a technique of DNA barcoding to determine identification and relationship of a species of fish from Phewa lake, Nepal. The mitochondrial DNA from two ethanol-preserved samples of fish, randomly collected from Phewa lake, was extracted using Gene AllExgene TMtissue extraction kit. 650 base pair of mitochondrial cytochrome c oxidase subunit 1 (CO1) was amplified using a cocktail of four primers and was sequenced bidirectionaly using Sanger sequence method. The DNA sequences were edited using AliView software. The sequences confirmed Chagunius chagunio as their alignment with 16 reference sequences belonging to Chagunius chagunio in the NCBI GenBank, scored highest percentage of Query Cover (75% to 100%) and Percentage Identity (97.29% to 100%). The MEGA software analysed the DNA sequences to obtain their corresponding protein sequences. The DNA sequences were submitted to the GenBank and accession numbers (MN087472 and MN087473) were obtained. Clustal Omega software analysed multiple sequence alignment among 19 homologous DNA sequences of Chagunius chagunio from India, Bangladesh and Phewa lake, Nepal. The percentage of similarity among the aligned sequences was calculated as 39.3%. Based on the neighbour joining tree, the Chagunius chagunio of Phewa lake is found closely related with Chagunius chagunio of Bangladesh.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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