Developing an efficient DNA barcoding system to differentiate between Lilium species
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lilium is an important ornamental bulb, possesses medicinal properties, and is also edible. Species within the Lilium genus share very similar morphology and macroscopic characteristics, thus they cannot be easily and clearly distinguished from one another. To date, no efficient species-specific markers have been developed for classifying wild lily species, which poses an issue with further characterizing its medicinal properties. RESULTS: To develop a simple and reliable identification system for Lilium, 45 representative species from 6 sections were used to develop a DNA barcoding system, which was based on DNA sequence polymorphisms. In this study, we assessed five commonly used DNA barcode candidates (ITS, rbcL, ycf1b, matK and psbA-trnH) and five novel barcode candidates obtained from highly variable chloroplast genomic regions (trnL-trnF, trnS-trnG, trnF-ndhJ, trnP-psaJ-rpI33 and psbB-psbH). We showed that a set of three novel DNA barcodes (ITS + trnP-psaJ-rpI33 + psbB-psbH) could be efficiently used as a genetic marker to distinguish between lily species, as assessed by methods including DNAsp, BI and ML tree, and Pair Wise Group (PWG). CONCLUSIONS: A rapid and reliable DNA barcoding method was developed for all 45 wild Lilium species by using ITS, trnP-psaJ-rpI33, and psbB-psbH as DNA barcoding markers. The method can be used in the classification of wild Lilium species, especially endangered species, and also provides an effective method for selective lily breeding.
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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 ».