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Enregistrement W4311449906 · doi:10.1139/gen-2022-0063

Differentiation of Lingxiaohua and Yangjinhua by chloroplast genome sequencing and DNA barcoding markers

2022· article· en· W4311449906 sur OpenAlexvenueno aff
Hiu-Lam Ngai, Bobby Lim‐Ho Kong, David T. W. Lau, Pang‐Chui Shaw

Notice bibliographique

RevueGenome · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGenomeGeneticsMicrosatelliteDNA barcodingGeneChloroplast DNAChloroplastPolymerase chain reactionInverted repeatBotanyEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lingxiaohua (Campsis Flos, Campsis grandiflora (Thunb.) K. Schum) is a medicinal herb used for promoting diuresis and treating blood-related disorders by the promotion of blood circulation. It also possesses anti-inflammatory and antioxidative properties. This non-poisonous plant is frequently confused with poisonous Yangjinhua (Daturae Metelis Flos, Datura metel Linnaeus) in the market, resulting in serious anticholinergic poisoning. The confusion of these two herbs is due to the similarity in their appearances. In our study, we compared the complete chloroplast genomes of the two plants and found that they are very different in terms of their gene content and gene arrangement. There were also significant differences in the number and repeating motifs of microsatellites and complex repeats. We used universal primers for the amplification of rbcL, matK, psbA-trnH, and ITS2 regions and successfully differentiated the two plants. Furthermore, we designed two pairs of primers based on the nucleotide differences in chloroplast genomes at the rps14 and rpoC1 regions to provide additional authentication markers. The universal primers and specific primers when used together can accurately discriminate Lingxiaohua and Yangjinhua.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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