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Enregistrement W3107543393 · doi:10.1016/j.ecoenv.2020.111691

Progress in the use of DNA barcodes in the identification and classification of medicinal plants

2020· review· en· W3107543393 sur OpenAlexaff
Jie Yu, Xi Wu, Chang Liu, Steve Newmaster, Subramanyam Ragupathy, W. John Kress

Notice bibliographique

RevueEcotoxicology and Environmental Safety · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational College Students Innovation and Entrepreneurship Training ProgramNational Institutes of Natural SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDNA barcodingIdentification (biology)BiologyComputational biologyDNA sequencingBarcodeGenomeAuthentication (law)BiotechnologyDNAEvolutionary biologyGeneticsComputer scienceGeneBotanyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DNA barcoding is an emerging molecular identification and classification technology that has been applied to medicinal plants since 2008. The application of this technique has greatly ensured the safety and effectiveness of medicinal materials. In this paper, we review the application of DNA barcoding and some related technologies over the past 10 years with respect to improving our knowledge of medicinal plant identification and authentication. From single locus-based DNA barcodes to combined markers to genome-scale levels, DNA barcodes contribute more and more genetic information. At the same time, other technologies, such as high-resolution melting (HRM), have been combined with DNA barcoding. With the development of next-generation sequencing (NGS), metabarcoding technology has also been shown to identify species in mixed samples successfully. As a widely used and effective tool, DNA barcoding will become more useful over time in the field of medicinal plants.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations158
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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