In silico analysis of potential loci for the identification of Vanda spp. in the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
Difficulties in identifying Vanda species are still encountered, and the ambiguity in its taxonomy is still unresolved. To date, the advancement in molecular genetics technology has given rise to the molecular method for plant identification and elucidation. One hundred twenty-five (125) gene sequences of Vanda species from the Philippines were obtained from the NCBI GenBank. Four of the 25 loci were further examined using MEGA 11 software for multiple sequence alignment, sequence analysis, and phylogenetic reconstruction. The indel-based and tree-based methods were combined to compute the species resolution. The result showed that ITS from the nuclear region obtained the highest species resolution with 66.67%. It was then followed by psbA-trnH, matK, and trnL-trnF from the chloroplast genome with a species resolution of 60%, 40%, and 30.77%, respectively. ITS and psbA-trnH satisfied the ideal length for DNA barcoding as they have 655 bp and 701 bp, respectively. The locus psbA-trnH was also considered to have a higher potential to discriminate Vanda species since only a few sequences were tested for ITS. Furthermore, ITS and trnL-trnF have the highest variable rate, which is 2.9%, while matK and psbA-trnH have 2% and 1.3%, respectively. This showed the nature of the unique sequences of various species. In this study, the indel-based method provided better results than the tree-based method. It will help support further DNA barcoding studies and strengthen the conservation and protection of Vanda spp. in the Philippines.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».