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Enregistrement W7143777174 · doi:10.24564/0002021292

Molecular identification of Alpinia species native to the Nansei Islands

2024· article· en· W7143777174 sur OpenAlexaff
Mari Narusaka, Kiyotaka Nagaki, Ken-Taro Sekine, Yoshihiro Narusaka

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueGinger and Zingiberaceae research
Établissements canadiensInstitute for Biological Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlpiniaDNA barcodingTaxonPhylogenetic treeRibosomal DNAIdentification (biology)RAPD

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alpinia zerumbet and its related taxa (Zingiberaceae), such as Alpinia formosana, Alpinia intermedia, Alpinia uraiensis, and Alpinia sp., are native to the subtropical and tropical regions in East Asia, including the Nansei Islands. Owing to their morphological similarities, it is difficult to distinguish A. zerumbet from the related taxa. Therefore, a reliable DNA characterization method is required for the breeding and utilization of A. zerumbet and related taxa. Herein, several analytical methodologies have been proposed for the identification of Alpinia species. We showed that a set of random amplified polymorphic DNA (RAPD) markers, high-resolution melting (HRM) analysis, and genotyping by random amplicon sequencing-direct (GRAS-Di) are important tools for understanding the genetic diversity and variation of the Alpinia species growing in the Nansei Islands. The RAPD markers effectively distinguished A. zerumbet from the related taxa. Furthermore, the HRM analysis of nuclear ribosomal DNA internal transcribed spacer 1 revealed clear differences between the species. The phylogenetic analysis using GRAS-Di revealed that each Alpinia species formed independent species-specific subclusters on the phylogenetic tree. Using the molecular markers presented in this study, A. zerumbet and related taxa can be easily and accurately distinguished from each other without morphological characterisation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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