Identification and Genetic Relationship Analysis of <i>Torreya</i> Based on nrDNA ITS Sequence
Notice bibliographique
Résumé
In order to evaluate the identification ability of nrDNA ITS sequences on Torreya , this study used ITS sequence and four different analysis methods (BLAST, K2P genetic distance, SNP analysis, NJ tree) to identify species of Torreya , and established phylogenetic trees to discuss their phylogenetic relationships. The results showed that the length of 48 ITS sequences was 1 095 bp~1 105 bp, the average intraspecies genetic distance was 0.001 6 and the average interspecies genetic distance was 0.015 0. At the species level, BLAST alignment and NJ tree had the highest efficiency in Torreya . The SNP loci analysis could effectively identify T. grandis cv . ‘ Merrillii ’ and T. grandis . The analysis of genetic relationship showed that all the other species of Torreya were single-line branches, but the quince tree of T. yunnanensis and T. fargesii were clustered into a cluster in the ML tree, indicating that the two were closely related. This provided evidence for the nuclear genome sequence proposed the incorporation of T. yunnanensis and T. fargesii . This study showed that ITS sequence could be used as a DNA barcode for the identification of Torreya , and providing reference for the identification and systematic relationship of Torreya.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».