Does complete plastid genome sequencing improve species discrimination and phylogenetic resolution in Araucaria?
Notice bibliographique
Résumé
© 2015 John Wiley & Sons Ltd. Obtaining accurate phylogenies and effective species discrimination using a small standardized set of plastid genes is challenging in evolutionarily young lineages. Complete plastid genome sequencing offers an increasingly easy-to-access source of characters that helps address this. The usefulness of this approach, however, depends on the extent to which plastid haplotypes track morphological species boundaries. We have tested the power of complete plastid genomes to discriminate among multiple accessions of 11 of 13 New Caledonian Araucaria species, an evolutionarily young lineage where the standard DNA barcoding approach has so far failed and phylogenetic relationships have remained elusive. Additionally, 11 nuclear gene regions were Sanger sequenced for all accessions to ascertain the success of species discrimination using a moderate number of nuclear genes. Overall, fewer than half of the New Caledonian Araucaria species with multiple accessions were monophyletic in the plastid or nuclear trees. However, the plastid data retrieved a phylogeny with a higher resolution compared to any previously published tree of this clade and supported the monophyly of about twice as many species and nodes compared to the nuclear data set. Modest gains in discrimination thus are possible, but using complete plastid genomes or a small number of nuclear genes in DNA barcoding may not substantially raise species discriminatory power in many evolutionarily young lineages. The big challenge therefore remains to develop techniques that allow routine access to large numbers of nuclear markers scaleable to thousands of individuals from phylogenetically disparate sample sets.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».