Molecular Systematics and Phylogenetic Relationships of Wild Fish in Coastal Waters of Hainan Island
Notice bibliographique
Résumé
The offshore waters of Hainan Island are a hot spot for tropical marine biodiversity in China. Wild fish resources are abundant but there is insufficient classification awareness. Traditional fish classification mainly relies on morphological characteristics and appears to be limited in the face of species diversity and hidden species problems. This study reviews the development history and main methods of molecular systems, sorts out the progress of fish molecular classification research at home and abroad, and its application cases in the tropical waters of the South China Sea. Focus on summarizing the current status of fish classification in Hainan offshore, comparing the applicability and polymorphic differences of commonly used molecular markers (such as COI, 16S, Cytb), and discussing the practice of building phylogenetic trees based on NJ, ML, and BI methods and evaluating reliability. Based on recent research results, the kinship pattern and population genetic structural characteristics of fish in Hainan near-shore areas are analyzed, and the discovery and significance of potential hidden species are revealed. From the perspective of geological evolution, the impact of environmental changes in Hainan Island and surrounding sea areas on fish lineage differentiation is discussed, and the ecological significance of the research results in marine biodiversity conservation and fishery resource management is expounded, and the research direction is expected to be carried out in the future. This study provides scientific reference for further in-depth research on molecular systems of fish in Hainan offshore fish and improving species classification system and protection strategies.
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 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 | 0,001 | 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 ».