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Enregistrement W3155323871 · doi:10.3390/jof7040310

Exploring the Species Diversity of Edible Mushrooms in Yunnan, Southwestern China, by DNA Barcoding

2021· article· en· W3155323871 sur OpenAlexaff
Ying Zhang, Meizi Mo, Liu Yang, Fei Mi, Yang Cao, Chunli Liu, Xiaozhao Tang, Pengfei Wang, Jianping Xu

Notice bibliographique

RevueJournal of Fungi · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Biology and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesRecruitment Program of Global ExpertsYunnan UniversityKunming Medical UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDNA barcodingChinaBiologyTaxonomy (biology)GeographyEcologyZoologyBotanyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yunnan Province, China, is famous for its abundant wild edible mushroom diversity and a rich source of the world's wild mushroom trade markets. However, much remains unknown about the diversity of edible mushrooms, including the number of wild edible mushroom species and their distributions. In this study, we collected and analyzed 3585 mushroom samples from wild mushroom markets in 35 counties across Yunnan Province from 2010 to 2019. Among these samples, we successfully obtained the DNA barcode sequences from 2198 samples. Sequence comparisons revealed that these 2198 samples likely belonged to 159 known species in 56 different genera, 31 families, 11 orders, 2 classes, and 2 phyla. Significantly, 51.13% of these samples had sequence similarities to known species at lower than 97%, likely representing new taxa. Further phylogenetic analyses on several common mushroom groups including 1536 internal transcribed spacer (ITS) sequences suggested the existence of 20 new (cryptic) species in these groups. The extensive new and cryptic species diversity in wild mushroom markets in Yunnan calls for greater attention for the conservation and utilization of these resources. Our results on both the distinct barcode sequences and the distributions of these sequences should facilitate new mushroom species discovery and forensic authentication of high-valued mushrooms and contribute to the scientific inventory for the management of wild mushroom markets.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeObservationnel
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

Citations67
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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