MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6978214023 · doi:10.7939/r37w67n6k

Molecular Identification of Boreal Forest Roots: An Expansion of Techniques and Investigation of Limitations and Biases

2018· dissertation· en· W6978214023 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntergenic regionChloroplast DNABorealDNA sequencingSanger sequencingTaigaIntronDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant identification is a fundamental ecological tool. While identifying flowers and leaves is relatively straightforward, identifying roots can be difficult. Here, I expand the use of fluorescent amplified fragment length polymorphisms (FAFLPs) as a tool to identify roots. Using this molecular tool, I examine possible limitations of identifying a large set of boreal plant species and compare the utility of FAFLPs to DNA barcoding. In addition, I address some challenges specific to belowground detection of roots, namely, the influence of species and root size class. To identify roots, fragment lengths of three non-coding cpDNA regions, the trnT-trnL intergenic spacer, trnL intron, and trnL-trnF intergenic spacer, were resolved using capillary electrophoresis for 194 plant species common to the Canadian boreal forest. To determine whether DNA sequencing increases successful identification of closely related species, Sanger sequencing of the trnL intron of a subset of 24 species across nine genera was compared to FAFLPs. FAFLPs produced unique size profiles for 74% of species using all three cpDNA regions. In contrast, only 27 species (14%) could be identified using the relatively conserved trnL intron alone. DNA sequencing did not increase detection success: eight (33%) species could be distinguished by sequences of the trnL region, nine (38%) by fragment lengths of the same region. Fifteen (63%) congeneric species could be distinguished by FAFLPs of all three regions. Fine roots yielded higher DNA concentrations as well as higher DNA purity than larger root classes. Fine roots of the grass species Poa pratensis, produced the highest yield and quality of DNA. This suggests that false-positives in belowground assays of roots may most likely to occur from fine roots of specific species. Overall, I found that molecular tools can be effective in identifying roots, but FAFLPs and DNA sequencing have strengths and limitations, and more assumptions of the methods presented here need to be tested before accurate multiplexing of roots from large species pools can occur.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,180 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversity of Alberta LibraryMême sujetMilitary Technology and StrategiesTravaux en français237 207