Testing species relationships and delimitation in the Amazonian hyperdominant<i>Astrocaryum</i>section<i>Huicungo</i>(Arecaceae) using chloroplast data from genome skimming
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hyperdominant trees in Amazonia account for half of the individual trees (>10 cm dbh) in the forest, and thus play a crucial role in ecosystem dynamics. However, several of these widespread hyperdominant species may be complexes hiding cryptic diversity that can affect species richness estimates and conservation priorities. Here, we study the intraspecific variation ofAstrocaryum murumuru(Arecaceae), a keystone and hyperdominant species in Amazonia, also known asAstrocaryumsect.Huicungo, a complex of 15 understory to subcanopy palm species. Using chloroplast DNA from genome skimming (>66 kbp alignment) in a Bayesian framework, we present evidence thatA. sect.Huicungorepresents three separately evolving lineages, suggesting that the section is not a single hyperdominant species, and that the 15 morphology‐based species may be an over‐representation. Genome skimming chloroplast data did not fully resolve the species‐level phylogenetic relationships inA. sect.Huicungomostly because of gene discordance and the paraphyly of most species. Contrary to a previous nuclear‐based phylogenetic analysis, the chloroplast genomic data did not recoverA. sect.Huicungomonophyletic, but yielded monophyly in an increased number of species (six) in the complex. Interspecific phylogenetic relationships showed a geographic pattern, and the traditional morphology‐based classification was not supported. Our phylogenomic results are discussed in light of earlier phylogeographical studies using Sanger sequencing. Our findings show the utility of genome skimming data in species delimitation analyses to uncover intraspecific variation of hyperdominant species in Amazonia, the largest evergreen tropical forest.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».