Cryptic Species Diversity and Phylogenetic Relationship in the Rust Genus Chrysomyxa from China
Notice bibliographique
Résumé
Chrysomyxa rusts are fungal pathogens widely distributed in the Northern hemisphere, causing spruce needle and cone rust diseases, and they are responsible for significant economic losses in China. Taxonomic delimitation and precise species identification are difficult within this genus because some characters often overlap in several species. Adequate species delimitation, enhanced by the use of DNA-based methodologies, will help to establish well-supported species boundaries and enable the identification of cryptic species. Here, we explore the cryptic species diversity in the rust genus Chrysomyxa from China. Species delimitation analyses are conducted using a distance-based method (ABGD) and three tree-based methods (GMYC, bPTP, and mPTP) based on combined LSU and ITS sequences of over 60 specimens. Although there is some incongruence among species delimitation methods, two new species and three putative cryptic species are identified. The key to 20 Chrysomyxa species distributed in China is presented. These results suggest that a significant level of undiscovered cryptic diversity is likely to be found in Chrysomyxa from China. Future studies should consider multiple analytical methods when dealing with multi-locus datasets.
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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 ».