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Identifier cet arbre du Népal

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C'est une photo d'un arbre au Népal. Quelqu'un peut-il l'identifier?


Rainette grise

La couleur de la rainette grise change en fonction de son environnement et de ses activités, et peut aller du vert au gris ou au brun. La surface supérieure du corps a un motif tacheté qui ressemble au lichen. Bien que le motif varie, il comporte généralement deux taches centrales sombres, qui peuvent être vertes, chamois ou grises. Ces grenouilles ont une tache blanche sous chaque œil et une bande sombre de l'arrière des yeux à l'avant des pattes. Le museau est court et la peau est verruqueuse et rugueuse.

Les surfaces supérieures des pattes présentent un motif à bandes sombres, qui contraste fortement avec le dessous des pattes jaune vif ou orange. Les scientifiques pensent que la coloration brillante sert d'avertissement aux prédateurs de ne pas attaquer. La rainette grise a les mains et les pieds palmés. La pointe élargie de chaque doigt produit un fluide adhésif qui permet à cette espèce de mieux saisir les arbres et améliore ses capacités d'escalade. Le ventre de la grenouille est blanc, bien que le mâle révèle une gorge noire lorsqu'il crie.

Comme l'adulte, le têtard de la rainette grise a une coloration incohérente, y compris différentes nuances de brun ou de vert olive. En tant que têtards, ils sont écarlates ou orange-vermillon avec des taches noires autour du bord des crêtes. Le corps et la queue sont ornés de nombreuses taches noires et dorées. Au fur et à mesure que l'individu vieillit, il développe sa coloration adulte.

Les rainettes grises mâles adultes mesurent environ 1,25 à 2 pouces (32 à 52 millimètres) de longueur. Les femelles sont généralement légèrement plus grandes que les mâles, allant de 1,5 à 2,25 pouces (38 à 60 millimètres) de longueur.

L'aire de répartition de la rainette grise couvre une grande partie de l'est des États-Unis, du nord de la Floride au centre du Texas et au nord jusqu'à certaines parties du sud-est du Canada. C'est une espèce en grande partie arboricole qui occupe une variété d'habitats boisés et se trouve fréquemment dans les forêts, les marécages, sur les terres agricoles et dans les arrière-cours.

L'accès aux arbres et à une source d'eau est commun à tous les habitats qu'il occupe. Lorsqu'une rainette grise est jeune et nouvellement métamorphisée, elle reste généralement près du sol de la forêt. En vieillissant, il peut passer à vivre dans la canopée de la forêt.

Les mâles émettent un appel musical fort, généralement après le crépuscule, pendant quatre heures. Le mâle utilise l'appel pour établir un territoire de reproduction et trouver une partenaire.

Les rainettes grises adultes se nourrissent principalement de différents types d'insectes et de leurs propres larves. Les acariens, les araignées, les poux des plantes, les escargots et les limaces sont des proies courantes. Ils peuvent aussi occasionnellement manger des grenouilles plus petites, y compris d'autres rainettes.

Ils sont nocturnes et chassent dans les sous-bois des zones boisées en arbres et arbustes. En tant que têtards, ils mangent des algues et des détritus organiques trouvés dans l'eau.

Un mâle commence l'appel d'accouplement au début du printemps, peu de temps après être sorti de l'hibernation. Dans les zones de milieu de gamme, les mâles commencent à crier de la fin avril au début mai. Les mâles appellent les femelles depuis les arbres et les buissons qui sont généralement proches ou surplombant des ruisseaux ou des eaux stagnantes.

Le moment exact de la reproduction des rainettes grises varie en fonction de la température et de leur emplacement dans l'aire de répartition. La plupart des reproductions ont lieu tôt, bien que la saison des appels dure de fin avril à début août. Les individus peuvent s'accoupler jusqu'à trois fois par saison.

Les mâles sont très territoriaux et combattront d'autres mâles pour défendre leur région. Les combats peuvent durer de 30 à 90 secondes et consistent en des combats, des bousculades, des coups de pied et des coups de tête jusqu'à ce que l'homme subordonné se retire. Les femelles provoquent l'accouplement en s'approchant d'un mâle appelant et en le touchant avant de tourner à 90 degrés.

Les individus s'engagent dans l'ampexus, une position d'accouplement dans laquelle le mâle saisit la femelle avec ses pattes avant, car la femelle dépose 1 000 à 2 000 œufs qui sont fécondés extérieurement par le mâle. Étant donné que l'accouplement se produit pendant que les grenouilles flottent dans l'eau, les œufs sont déposés dans l'eau en petits groupes, qui se fixent aux structures via une couche externe transparente et muqueuse.

Les têtards éclosent généralement après trois à sept jours, selon la température de l'eau. Environ 10 minutes à une heure avant l'éclosion, l'embryon doit libérer un liquide pour aider à briser la paroi de l'œuf. Le développement des têtards dépend de la température de l'eau, la métamorphose se produisant généralement en 45 à 65 jours. Ils deviennent sexuellement matures au bout de deux ans.


Quels sont quelques exemples de types d'acacias ?

Acacia sénégal – Gomme arabique, Gomme du Sénégal, Gomme arabique du Soudan

Cette plante produit de la gomme arabique. Cette substance résineuse a de nombreuses applications dans les domaines pharmaceutique, alimentaire et de la médecine traditionnelle.

Cette espèce d'acacia est la fleur nationale de l'Australie ! Les globes jaunes de sa floraison sont en fait de nombreuses petites fleurs.

Cet acacia à croissance basse pousse des fleurs blanches dans de beaux orbes.


L'évolution des savoirs traditionnels : l'environnement façonne l'utilisation des plantes médicinales au Népal

Les connaissances traditionnelles sont influencées par l'ascendance, la diffusion interculturelle et l'interaction avec l'environnement naturel. Il est problématique d'évaluer les contributions de ces influences de manière indépendante, car des groupes ethniques étroitement liés peuvent également être géographiquement proches, exposés à des environnements similaires et capables d'échanger facilement leurs connaissances. L'utilisation des plantes médicinales est l'une des composantes les plus importantes du savoir traditionnel, puisque les plantes fournissent des soins de santé à jusqu'à 80 % de la population mondiale. Ici, nous évaluons l'importance de l'ascendance, de la proximité géographique des cultures et de l'environnement dans la détermination de l'utilisation des plantes médicinales pour 12 groupes ethniques au Népal. En intégrant des informations phylogénétiques pour tenir compte de la parenté évolutive des plantes, nous calculons des distances par paires qui décrivent les différences dans les flores médicinales et les environnements floristiques des groupes ethniques. Nous déterminons également la parenté linguistique et la séparation géographique pour toutes les paires de groupes ethniques. Nous montrons que les usages médicinaux sont les plus similaires lorsque les cultures se trouvent dans des environnements floristiques similaires. La corrélation entre la flore médicinale et l'environnement floristique était positive et fortement significative, contrairement aux effets d'ascendance partagée et de proximité géographique. Ces résultats démontrent l'importance de l'adaptation aux environnements locaux, même à petite échelle spatiale, pour façonner les connaissances traditionnelles au cours de l'évolution culturelle humaine.

1. Introduction

La capacité d'apprendre des autres et de transmettre des connaissances et des compétences a façonné l'histoire de l'humanité [1–3]. La transmission des connaissances traditionnelles sous-tend à la fois la conservation à long terme et le changement rapide des traits culturels, permettant aux humains d'affiner leurs stratégies de survie et d'occuper divers habitats [4,5]. Deux modes de transmission des savoirs traditionnels ont été décrits. Les savoirs traditionnels sont transmis de génération en génération, et donc des cultures ancestrales aux cultures descendantes, dans ce que l'on appelle la « transmission verticale ». La diffusion sélective ou l'emprunt sont appelés « transmission horizontale » et servent à modifier les connaissances traditionnelles, bien que l'innovation en l'absence de transmission horizontale puisse également modifier les connaissances d'un groupe ethnique. La combinaison de la modification et de la transmission verticale et horizontale établit des corpus de connaissances traditionnelles propres à chaque culture, mais reflétant toujours les connaissances traditionnelles de leurs ancêtres [4,6].

L'étude de l'évolution de la culture humaine est un sujet d'intérêt actuel considérable, d'autant plus que les méthodes phylogénétiques empruntées à la biologie trouvent une large application. Les méthodes phylogénétiques ont mis en lumière la transmission de la culture humaine, traitant les traits culturels comme analogues aux traits biologiques [6-8], et les modes d'héritage des traits culturels commencent à être déterminés pour des aspects de la culture humaine. Ceux transmis verticalement incluent certains aspects de la culture matérielle [9,10] et l'organisation familiale et parentale [4,11] les traits transmis horizontalement incluent des cas d'innovations techniques [12], la musique [13] et d'autres aspects de la culture matérielle [14] .

Certains traits comportementaux et culturels montrent une corrélation avec des facteurs environnementaux, révélant l'adaptation des savoirs traditionnels à l'environnement [15,16]. Deux modèles de distribution des traits culturels suggèrent l'évolution des traits en réponse à l'environnement : des traits différents entre des cultures étroitement apparentées trouvées dans des environnements différents, et des traits similaires entre des cultures non apparentées partageant un environnement peuvent être des traits adaptés à l'environnement. Les corrélats écologiques des traits comportementaux et culturels révèlent une adaptation de ce type [15,16]. L'environnement peut nécessiter une innovation culturelle, mais il influence aussi les traits culturels en imposant des contraintes fonctionnelles [17].

La médecine est un élément important du savoir traditionnel qui comprend les traditions, les croyances et diverses pratiques autochtones en matière de soins de santé. Plus de la moitié de la population mondiale dépend de la médecine traditionnelle pour les soins de santé, jusqu'à 80 % dans les pays en développement [18]. Entre 10 000 et 53 000 espèces végétales sont utilisées en médecine traditionnelle, et l'utilisation des plantes en médecine est un trait culturel omniprésent et important [19,20]. Parce que toutes les plantes ne se trouvent pas partout, l'environnement floristique limite l'utilisation des plantes. L'adaptation de la médecine traditionnelle lorsque les migrations exposent les cultures à de nouveaux environnements floristiques peut passer par la transmission horizontale de l'usage des plantes et l'homogénéisation des pratiques [21-23]. Dans cette étude, nous nous concentrons sur 12 groupes ethniques modérément à étroitement apparentés du Népal. Avec environ 75 groupes ethniques et environ 7000 espèces végétales, le Népal possède une diversité culturelle [24,25] et floristique remarquable (http://www.floraofnepal.org) [26,27]. Une plante sur sept est ou a été utilisée dans une sorte de préparation médicinale [24]. En effectuant des comparaisons de l'utilisation traditionnelle des plantes entre des cultures étroitement liées, le but de cette étude est de faire la lumière sur les processus évolutifs qui ont façonné cet ensemble de connaissances traditionnelles.

Notre étude examine comment les similitudes entre les flores médicinales de 12 groupes ethniques népalais reflètent les affinités des environnements floristiques auxquels ces groupes ethniques sont exposés, leurs affinités culturelles et leurs proximités géographiques (figure 1). Les études de groupes étroitement liés sont « potentiellement les plus instructives pour tester des hypothèses interculturelles » [7], car la transmission verticale et horizontale peut se produire lorsque des cultures étroitement liées sont trouvées dans une région. Pour les 12 groupes ethniques népalais, nous utilisons les affinités linguistiques comme indicateur d'ascendance et calculons les distances géographiques en fonction de leur répartition dans le pays pour étudier l'effet de la séparation géographique sur la composition des flores médicinales. En comparant l'utilisation traditionnelle des plantes entre des cultures étroitement liées, cette étude vise à faire la lumière sur les processus évolutifs qui ont façonné cet ensemble de connaissances traditionnelles tout en évaluant explicitement le rôle de l'environnement dans l'évolution de la médecine traditionnelle. Dans le cadre d'une recherche en plein essor visant à élucider les modes d'hérédité des traits culturels, nous proposons et testons une approche que nous développons pour démêler les déterminants spatiaux, environnementaux et historiques des savoirs traditionnels.

Figure 1. Les similitudes interculturelles dans la médecine traditionnelle peuvent être déterminées par l'ascendance partagée, la géographie ou l'environnement. Les relations de six cultures hypothétiques, représentées dans des cercles de couleurs différentes, sont représentées à l'aide d'un arbre phylogénétique culturel (une), et (b) montre leur distribution dans une région hypothétique, où deux types d'environnement (noir et blanc) sont présents. Les mortiers et les pilons représentent les systèmes médicinaux traditionnels. Si l'ascendance culturelle détermine des similitudes dans la médecine traditionnelle, des cultures étroitement liées se retrouveront avec des systèmes médicinaux traditionnels similaires (c). Cependant, si ces similitudes sont déterminées par l'environnement, ces systèmes médicinaux refléteront des similitudes environnementales (). Enfin, si la transmission horizontale façonne les systèmes médicinaux traditionnels, alors les cultures proches géographiquement partageront les systèmes médicinaux traditionnels (e).

2. Matériel et méthodes

(a) Distances culturelles

Les 12 groupes ethniques du Népal étudiés étaient les Chepang, les Danuwar, les Gurung, les Lepcha, les Limbu, les Magar, les Majhi, les Raute, les Sherpa, les Sunuwar, les Tamang et les Tharu. Ces groupes représentent plus d'un quart de la population totale du pays et les deux principales familles linguistiques au Népal, à savoir l'indo-européen (Danuwar, Majhi et Tharu) et le sino-tibétain (Chepang, Gurung, Lepcha, Limbu, Magar, Raute , Sherpa, Sunuwar et Tamang). Les langues de ces deux groupes sont parlées par environ 98% de la population népalaise. Pour calculer les distances culturelles entre ces groupes ethniques, nous avons utilisé des données linguistiques, qui se sont avérées être un bon indicateur des relations entre les groupes humains [28,29]. Nous avons sélectionné des groupes ethniques avec rétention de la langue (forte relation un à un entre les communautés ethniques et la langue) [30] et donc la correspondance entre la langue et l'ascendance culturelle est maximisée. Une matrice des distances par paires des langues a été créée sur la base des informations de regroupement des langues extraites du Ethnologue [31], un ensemble de données mondial et une classification des langues. La distance culturelle par paire a été calculée en utilisant le nombre de niveaux hiérarchiques de groupes linguistiques séparant les langues respectives des groupes ethniques, résumés dans la figure 2. Les distances culturelles sont indiquées dans le matériel électronique supplémentaire, tableau S1.

Figure 2. Classification des 12 langues des ethnies étudiées et leur répartition dans les zones floristiques du Népal. Classification basée sur les données linguistiques acquises à partir du Ethnologue [31]. Les distances culturelles par paires entre les groupes ethniques ont été calculées en comptant les sous-groupes linguistiques (indiqués dans des cercles) qu'une paire de langues donnée ne partage pas. Par exemple, la distance entre Tamang et Gurung est de zéro, car ils sont placés dans le même groupe linguistique (Tamangic) et partagent tous les sous-groupes linguistiques. La distance entre Tamang et Lepcha est de trois, car il y a trois sous-groupes linguistiques qu'ils ne partagent pas (Tamangique, Tibétain, Lepcha).

(b) Flores médicinales et milieux floristiques

Les informations ethnomédicinales ont été rassemblées à partir de compilations nationales de plantes ethnobotaniques [24] (http://www.eson.org.np/database/index.php). Toutes les espèces végétales utilisées par chacun des 12 groupes ethniques ont été enregistrées et la présence ou l'absence d'utilisation a été notée au niveau du genre pour chaque groupe ethnique. Pour attribuer les environnements floristiques aux groupes ethniques, chaque groupe ethnique était localisé dans une ou plusieurs des trois grandes régions biogéographiques du Népal (ouest, centre et est) en fonction de sa répartition dans le pays [25], comme le montre la figure 2. L'environnement floristique de chaque groupe était constitué de toutes les espèces trouvées dans son aire de répartition dans ces trois régions biogéographiques du Népal. Les données sur la distribution des espèces végétales dans les régions biogéographiques ont été rassemblées à partir d'une liste de contrôle de la flore du Népal [26].

(c) Analyses phylogénétiques

Pour estimer les distances phylogénétiques entre toutes les paires de flores médicinales et toutes les paires d'environnements floristiques, nous avons utilisé une phylogénie au niveau du genre de la flore du Népal à partir d'une étude précédente, qui comprenait 1335 genres, représentant plus de 85 % de la flore népalaise [32 ]. La phylogénie comprend une espèce exemplaire par genre. Dans la mesure du possible, cette espèce appartenait à la flore locale, mais dans les cas où une séquence d'ADN ou du matériel végétal n'était pas disponible, des espèces du même genre provenant d'autres localités ont été utilisées. L'arbre est basé sur les données de séquence du marqueur d'ADN du plaste rbcL, qui ont été analysés selon le critère du maximum de vraisemblance (ML) [33]. Pour plus de détails sur l'échantillonnage des taxons, les techniques moléculaires et la reconstruction phylogénétique, voir [32].

Les distances par paires pour les milieux floristiques et les flores médicinales ont été calculées à l'aide de la commande « comdistnn » dans P hylocom v. 4.1 [34] sur l'arbre phylogénétique de la flore du Népal. Cette commande calcule la distance phylogénétique entre deux échantillons en fonction de la distance phylogénétique du plus proche voisin. Pour chaque taxon dans un échantillon, l'algorithme trouve le parent le plus proche dans l'autre échantillon et enregistre la distance phylogénétique entre eux. La valeur finale pour les deux échantillons est la moyenne de ces distances pour tous les taxons dans les deux échantillons. Nos échantillons étaient soit l'environnement floristique d'une région, soit la flore médicinale d'une ethnie. Les grandes valeurs acquises à partir de « comdistnn » indiquent que les deux échantillons ne comprennent pas beaucoup de taxons particulièrement étroitement liés, tandis que les petites valeurs indiquent des relations étroites entre deux échantillons. Les genres inclus dans les flores médicinales, mais non échantillonnés dans la phylogénie ont été exclus de ces analyses. Les matrices de distance pour les milieux floristiques et les flores médicinales sont présentées dans le matériel électronique supplémentaire, tableaux S2 et S3, respectivement.

(d) Géographie

Nous avons calculé la distance géographique entre toutes les paires de cultures en utilisant la formule de Haversine [35] sur les emplacements médians de chaque culture. La formule de Haversine calcule la distance orthodromique entre deux points du globe, c'est-à-dire la distance la plus courte entre eux à la surface du globe. Dans notre étude, il s'agit de la distance orthodromique entre les emplacements médians des cultures. Les distributions géographiques des cultures ont été obtenues à partir de la Ethnologue [31]. Lorsqu'il y avait plusieurs variantes culturelles (par exemple Gurung, Magar, Tamang et Tharu), nous avons calculé la distance de chaque variante à la culture pertinente et avons fait la moyenne de ces distances. La matrice de distance est indiquée dans le matériel électronique supplémentaire, tableau S4.

(e) Statistiques et simulations

Les quatre matrices de distance (1, culture 2, environnement floristique 3, flore médicinale et 4, géographie) ont été utilisées pour effectuer cinq corrélations : 1, environnement floristique versus flore médicinale 2, culture versus géographie 3, géographie versus environnement floristique 4, culture versus flore médicinale 5, géographie versus environnement floristique. Coefficient de corrélation produit-moment de Pearson (r) et la significativité des corrélations entre ces matrices ont été estimées avec les tests de Mantel [36] dans le package ‘vegan’ de R [37]. Le tableau 1 résume les résultats de ces corrélations.

Tableau 1. Coefficient de corrélation produit-moment de Pearson (r) et la signification (p) des corrélations entre les matrices de distance. L'environnement floristique fait référence à la matrice de distance entre les flores totales trouvées dans chaque région floristique. La flore médicinale fait référence à la matrice de distance entre les flores médicinales utilisées par chaque ethnie. La culture fait référence à la matrice de distance décrivant les relations culturelles et basée sur les affinités linguistiques. La géographie fait référence à la matrice de distance décrivant la proximité géographique de différentes cultures. n.s., non significatif.

Pour tester si l'absence de signal de transmission verticale des flores médicinales dans notre étude peut être attribuée à un artefact méthodologique, nous avons généré un ensemble de données artificielles qui représente un mode de transmission verticale extrêmement conservateur. Nous avons généré une « flore médicinale » aléatoire composée d'un ensemble de 66 genres (taille similaire aux flores médicinales de notre ensemble de données). Cela a été utilisé comme la flore médicinale ancestrale de tous les groupes culturels. Partant d'un nœud linguistique « ancestral », nous avons « fait évoluer » la flore médicinale de la manière suivante : chaque fois que nous rencontrions une bifurcation linguistique, nous substituions l'un des genres de la flore médicinale par son plus proche parent de l'arbre phylogénétique de la flore du Népal. Les flores médicinales résultantes associées aux langues existantes étaient entre 3 et 17 % différentes les unes des autres (la gamme de distances dans les flores médicinales observées était de 18,5 à 87 %). Les distances phylogénétiques par paires ont été calculées avec l'option « comdistnn » dans Phylocom v. 4.1, comme décrit ci-dessus, et la corrélation de ces distances avec les distances linguistiques a été évaluée avec un test de Mantel.

3. Résultats et discussion

Cinq tests de corrélations entre quatre matrices de distances par paires montrent sans équivoque que le milieu floristique auquel une culture est exposée exerce la plus forte influence sur la flore médicinale adoptée (tableau 1). La corrélation statistiquement significative entre l'environnement floristique et la flore médicinale (r = 0.73, p < 0,001 tableau 1) fournit des preuves solides de ce lien. Les matrices de distance utilisées dans ce test, l'une pour décrire la parenté des environnements floristiques et l'autre la parenté des flores médicinales, ont toutes deux été calculées à l'aide d'un arbre phylogénétique au niveau du genre de la flore du Népal englobant 85 % de la flore totale. Pour l'environnement floristique, la parenté a été calculée en utilisant la phylogénie et les données de distribution des plantes népalaises publiées. Les flores médicinales des 12 groupes ethniques ont été superposées sur l'arbre phylogénétique pour calculer la parenté des flores médicinales. La corrélation entre ces distances a été évaluée à l'aide d'un test de Mantel [36], une approche utilisée dans des études similaires [6,38].

La corrélation entre l'environnement floristique et la flore médicinale pourrait être attribuée à l'autocorrélation spatiale, le problème de Galton des cultures étroitement apparentées étant spatialement proche, problème qui a longtemps entravé les études culturelles comparatives [39]. Pour évaluer si le problème de Galton confond nos résultats, notre deuxième test de corrélation de Mantel est crucial : en utilisant la langue comme proxy de la parenté culturelle [(8, 16), nous montrons qu'il n'y a pas d'effet significatif de la structure géographique des groupes ethniques au Népal (r = 0.13, p > 0,05 tableau 1). Pour effectuer ce test, la parenté culturelle entre les 12 groupes ethniques a été calculée sur la base des affinités linguistiques (figure 2), et les proximités géographiques des paires de cultures ont été calculées entre les points médians de leurs plages. L'absence de regroupement géographique de groupes culturels apparentés montre qu'au Népal, nous ne confondons pas parenté culturelle et proximité géographique, surmontant l'autocorrélation spatiale lorsque nous cherchons à évaluer les déterminants de la sélection de plantes médicinales par une culture. La dispersion des cultures apparentées, aux côtés de la diversité culturelle et de la riche flore médicinale du Népal, fait du cas népalais un cas exceptionnellement puissant pour démêler les facteurs influençant l'adoption d'une flore médicinale.

D'autres tests de Mantel contribuent également à l'interprétation robuste de la corrélation entre l'environnement floristique et la flore médicinale. Le signal de fond d'ascendance partagée pourrait contribuer à notre découverte de la convergence environnementale des flores médicinales. Cependant, nous avons trouvé que la culture et la flore médicinale n'étaient pas fortement corrélées (r = 0.21, p > 0,05 tableau 1), révélant que la transmission verticale sur l'échelle de temps à laquelle les groupes ethniques divergent n'est pas le principal déterminant des connaissances médicinales traditionnelles. Même en tenant compte de la possibilité d'utiliser des parents proches pour remplacer des plantes indisponibles dans différents environnements, l'utilisation ancestrale présumée - comme le révélerait des cultures apparentées sélectionnant les ensembles de plantes les plus similaires - n'est pas le principal déterminant de l'utilisation des plantes par une culture. .

La convergence environnementale des flores médicinales pourrait également être due aux échanges horizontaux entre les cultures. Néanmoins, nous avons constaté que les distances par paires décrivant les proximités géographiques des cultures et la parenté des flores médicinales ne sont pas significativement corrélées (r = 0.48, p > 0,05 tableau 1), indiquant que la transmission horizontale, ou l'emprunt de connaissances traditionnelles, qui serait le plus probable entre des cultures avec des distributions qui se chevauchent, n'est en fait pas important ici.

Dans l'ensemble, nos résultats indiquent qu'au cours de leur histoire, les 12 groupes ethniques népalais étudiés ont adopté une approche flexible et incorporé de nouvelles plantes non apparentées dans leur flore médicinale. Bien qu'un signal de transmission verticale et horizontale ait été trouvé dans les flores médicinales des 12 groupes ethniques étudiés, il était très faible et non significatif. Au lieu de cela, nous avons trouvé de fortes réponses humaines à des environnements floristiques similaires. Notre conclusion selon laquelle les cultures apparentées ne sont pas structurées géographiquement indique également que des cultures étroitement apparentées peuvent occuper différents environnements floristiques, stimulant ainsi l'innovation dans l'utilisation des plantes médicinales.

Le niveau spatial utilisé pour délimiter les régions floristiques était la division longitudinale en trois zones du Népal (régions biogéographiques occidentale, centrale et orientale), car des données de distribution botanique plus fines à travers l'ensemble du Népal ne sont pas encore disponibles. Cette délimitation des régions floristiques pourrait fragiliser notre étude. Néanmoins, il y avait une forte corrélation (r = 0.58, p < 0.01 tableau 1) entre proximité géographique des cultures et de leurs milieux floristiques. Cela montre que notre délimitation des régions floristiques est significative : nos données récupèrent des cultures proches géographiquement exposées à des plantes similaires, même si les cultures ont des distributions qui ne correspondent pas à nos régions floristiques brutes. Bien sûr, il existe une variation latitudinale considérable pour les plantes et les groupes ethniques au sein de ces régions, mais cette question ne peut être abordée tant que des données de répartition plus fines ne sont pas disponibles.

Notre étude repose sur la reconnaissance des groupes ethniques, et l'estimation précise des relations entre eux. Ici, nous utilisons les affinités linguistiques pour déduire les relations entre les groupes ethniques. Les affinités linguistiques ont souvent été utilisées comme proxy pour les relations intra-culturelles, mais des modèles linguistiques de plus en plus quantitatifs sont utilisés [40–42]. Il n'existe pas d'études linguistiques détaillées pour les groupes népalais de notre étude, de sorte que nos estimations de parenté pourraient ne pas être fiables. Des études comparant les classifications linguistiques traditionnelles, telles qu'utilisées ici, et les estimations phylogénétiques bayésiennes, révèlent une congruence frappante entre les deux classifications [42,43]. On ne sait pas si cela serait vrai dans notre cas, et des études linguistiques comparatives sont nécessaires pour consolider notre compréhension des relations intra-culturelles historiques au Népal. En termes de reconnaissance des groupes ethniques, les anthropologues révèlent que les identités ethniques au Népal sont très fluides, remettant en cause l'idée de groupes ethniques fixes [44]. Alors qu'un village particulier peut avoir une profondeur historique dans un lieu, les connaissances portées par un informateur individuel peuvent très bien provenir d'une ascendance et d'un héritage social complexes [44,45]. Si les groupes ethniques que nous reconnaissons ont en fait vécu des échanges culturels, alors nous attendrions un signal de transmission horizontale. Notre étude ne révèle pas de relation forte entre la proximité géographique des cultures et leur flore médicinale, donc si cet échange horizontal se produit il ne dépasse pas l'impact de l'environnement floristique. Des échanges culturels peuvent avoir lieu entre des cultures qui ne sont pas proches, en raison de la migration à longue distance d'individus vers de nouvelles cultures. Les échanges culturels de ce type, où des individus migrent vers des cultures géographiquement éloignées ou des cultures qui ne sont pas linguistiquement liées, ne seraient pas révélés par notre approche. Des études plus détaillées sur les connaissances ethnobotaniques et le patrimoine des individus seraient nécessaires. Cette lacune met également en évidence les limites de la recherche de connaissances ethnobotaniques pour cette étude. Nos données ethnobotaniques proviennent de ressources accessibles au public, qui ne tiennent pas compte du nombre d'informateurs ou de l'héritage personnel des informateurs. Ainsi, les données ethnobotaniques utilisées peuvent introduire des biais dans notre étude. Des méta-analyses du type de celles présentées ici soulignent l'importance d'un travail ethnobotanique approfondi et détaillé sur le terrain.

Enfin, une limite réside dans l'interprétation des résultats des tests de Mantel, qui se sont révélés sujets aux erreurs de type I et de type II [46,47]. De plus, si une variable est mal mesurée, sa corrélation avec d'autres variables peut être réduite. Nous avons déjà souligné que notre utilisation des affinités linguistiques comme indicateur des relations intra-culturelles peut être une faiblesse. Si nos estimations de l'ascendance sont trompeuses, cela pourrait expliquer l'absence de corrélation significative entre l'ascendance et d'autres traits. Malgré les pièges des tests de Mantel, ils sont encore très couramment utilisés dans les études culturelles comparatives, car d'autres méthodes similaires, telles que les contrastes indépendants, sont trop sensibles à la transmission horizontale [47].

Malgré les mises en garde discutées ci-dessus, nous révélons une approche expérimentale et flexible dans la macro-évolution des connaissances traditionnelles et la forte influence de l'environnement naturel. De même, de fortes influences environnementales ont été observées pour d'autres caractères culturels [15], reflétant les barrières géographiques à la transmission culturelle [38] et l'adaptation des populations humaines à différents environnements [11]. Notre étude met en évidence l'adoption indépendante de plantes médicinales similaires lorsque les humains sont exposés à des environnements floristiques similaires. D'autres études ont attribué l'adoption indépendante à la découverte indépendante de la bioactivité végétale [32], mais entre des cultures apparentées beaucoup plus éloignées, et donc sur une échelle de temps beaucoup plus longue que ce qui est déduit ici. L'approche expérimentale et flexible révélée ici est particulièrement intrigante compte tenu de l'importance de la médecine traditionnelle pour les soins de santé et des recherches antérieures montrant que les caractères culturels fonctionnels sont conservés [17,48]. Cependant, le rôle des connaissances médicales traditionnelles est de contribuer à l'aptitude des populations humaines dans différents environnements à travers les soins de santé [49]. Comme la disponibilité des ressources varie selon les environnements, les flores médicinales doivent être adaptées aux environnements locaux afin de répondre aux besoins de santé [21,23,50].

Notre étude est unique parmi les études d'évolution bioculturelle en incorporant à la fois un arbre phylogénétique culturel et biologique pour étudier la transmission d'un trait culturel clé. Nous utilisons la phylogénie des plantes à fleurs népalaises pour calculer les similitudes entre les environnements floristiques auxquels les groupes ethniques sont exposés, une approximation de la similitude environnementale. Nous calculons ensuite les similitudes entre les flores médicinales en utilisant la même phylogénie. Les mesures phylogénétiques sont particulièrement appropriées pour notre étude, car les groupes ethniques étroitement liés exposés à de nouveaux environnements floristiques utilisent souvent des parents proches de leurs espèces de plantes médicinales ancestrales [21,51]. La sélection de parents de cette manière est une forme de transmission verticale. La force de cette étude réside dans l'utilisation de phylogénies biologiques pour estimer la parenté des flores médicinales. Les approches taxonomiques conventionnelles basées sur le nombre d'espèces en commun ne captureront pas les similitudes sous-jacentes entre les flores médicinales. Certaines études ont montré que lors des migrations humaines, des plantes étroitement apparentées sont sélectionnées pour remplacer des plantes qui ne sont pas disponibles dans le nouvel environnement floristique [50–52]. If, as has been suggested, phylogeny underlies peoples' selection of medicinal plants [32], taxonomic approaches could overemphasize the differences between medicinal floras, while phylogenetic measures would consider substitution by a closely related plant to be attributed to vertical transmission of knowledge (see electronic supplementary material, figure S1). To test whether the use of a plant phylogenetic tree is capable of identifying this type of signal, we created a simulated dataset where differences in medicinal floras are the result of vertical transmission, but which accommodates the selection of closest relatives by sister cultures exposed to different plants (see Material and methods). Our simulated data revealed a correlation between phylogenetic distance of medicinal floras and cultural distance which was highly significant (r = 0.82, p < 0.001 table 1), showing that the approach used here is capable of recovering signal of vertical transmission of medicinal floras, and that absence of this signal in our real dataset is not a methodological artefact.

4. Conclusion

Intriguing patterns are emerging from the increasing numbers of studies using phylogenetic approaches to characterize cultural evolution [4,9–14]. While many studies have identified cultural traits which are predominantly vertically or horizontally inherited, we develop a method able to elucidate the effects of the environment while acknowledging both of these evolutionary processes. Using this method, we demonstrate that ethnic groups resemble each other in medicinal plant use simply because they exist in similar floristic environments, regardless of whether they are geographically proximate or share common ancestors. Future work could focus on evolutionary change in other aspects of traditional knowledge which might be influenced by environment [53], providing insights into the interplay between the environment and traditional knowledge. Further work could also investigate the rates of this evolutionary change [54–56] and the coevolution between traditional knowledge and different aspects of culture [7,57] in different environmental settings, shedding more light into the tempo and mode of the of the interaction between culture and the environment.


Phytochemical Investigations and In vitro Bioactivity Screening on Melia azedarach L. Leaves Extract from Nepal

Melia azedarach is a common tree used in the traditional medicine of Nepal. In this work, leaves were considered as source of bioactive constituents and composition of methanol extract was evaluated and compared with starting plant material. Flavonoid glycosides and limonoids were identified and quantified by HPLC-DAD-MS n approaches in dried leaves and methanolic extract, while HPLC-APCI-MS n and GC/MS analysis were used to study phytosterol and lipid compositions. ??-Sitosterol and rutin were the most abundant constituents. HPLC-APCI-MS n and HPLC-DAD-MS n analysis revealed high levels of phytosterols and flavonoids in methanolic extract accounting 9.6 and 7.5 % on the dried weight, respectively. On the other hand, HPLC/MS n data revealed that limonoid constituents were in minor amount in the extract <0.1 %, compared with leaves (0.7 %) indicating that degradation occurred during extraction or concentration procedures. The methanol extract was subjected to different bioassays, and antioxidant activity was evaluated. Limited inhibitory activity on acetyl and butyryl cholinesterase, as well as on amylase were detected. Moreover, tyrosinase inhibition was significant resulting in 131.57±0.51 mg kojic acid equivalents/g of dried methanol extract, suggesting possible use of this M. azedarach extract in skin hyperpigmentation conditions. Moderate cytotoxic activity, with IC50 of 26.4 μg/mL was observed against human ovarian cancer cell lines (2008 cells). Our findings indicate that the Nepalese M. azedarach leaves can be considered as valuable starting material for the extraction of phenolics and phytosterols, yielding extracts with possible cosmetic and pharmaceutical applications.

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Identify this tree from Nepal - Biology

Basics of Tree ID

Identifying and Classifying organisms is fundamental to Biological Sciences. All living things are divided up into groups. Each individual in the group has similar characteristics. The broadest group is the Kingdom and the most specific group is the species.

The first step in tree identification is knowing that there are always distinguishing characteristics that separate one tree species from another. By examining different tree parts you will be able to confidently identify the different trees around your school. This will require some careful detective work on your part, but it should be fun and easy.

  • TREE TYPE --Deciduous or Conifer? Tree or a shrub? Determining these things starts you off on your way to tree identification.
  • LEAF --Leaves are often the easiest way to identify most trees. Are the leaves arranged in an opposite or alternate pattern?
  • BARK --Bark can be helpful for identifying some types of trees.
  • FRUIT --The wide variety of fruit shapes makes them useful when identifying trees.
  • TWIG --You can actually tell a lot just by looking at the twig.
  • FORM --The way a tree grows can tell you a great deal about a tree.

Some of the text and photos provided in this section courtesy Rodney Nice, Student Presenter, Fall 2000 (Check out Rodney's Recipe for sassafras tea!)


Root Growth and Anatomy

Figure 2. A longitudinal view of the root reveals the zones of cell division, elongation, and maturation. Cell division occurs in the apical meristem.

Root growth begins with seed germination. When the plant embryo emerges from the seed, the radicle of the embryo forms the root system. The tip of the root is protected by the root cap, a structure exclusive to roots and unlike any other plant structure. The root cap is continuously replaced because it gets damaged easily as the root pushes through soil. The root tip can be divided into three zones: a zone of cell division, a zone of elongation, and a zone of maturation and differentiation (Figure 2). The zone of cell division is closest to the root tip it is made up of the actively dividing cells of the root meristem. The zone of elongation is where the newly formed cells increase in length, thereby lengthening the root. Beginning at the first root hair is the zone of cell maturation where the root cells begin to differentiate into special cell types. All three zones are in the first centimeter or so of the root tip.

The root has an outer layer of cells called the epidermis, which surrounds areas of ground tissue and vascular tissue. The epidermis provides protection and helps in absorption. Root hairs, which are extensions of root epidermal cells, increase the surface area of the root, greatly contributing to the absorption of water and minerals.

Figure 3. Staining reveals different cell types in this light micrograph of a wheat (Triticum) root cross section. Sclerenchyma cells of the exodermis and xylem cells stain red, and phloem cells stain blue. Other cell types stain black. The stele, or vascular tissue, is the area inside endodermis (indicated by a green ring). Root hairs are visible outside the epidermis. (credit: scale-bar data from Matt Russell)

Inside the root, the ground tissue forms two regions: the cortex and the pith (Figure 3). Compared to stems, roots have lots of cortex and little pith. Both regions include cells that store photosynthetic products. The cortex is between the epidermis and the vascular tissue, whereas the pith lies between the vascular tissue and the center of the root.

The vascular tissue in the root is arranged in the inner portion of the root, which is called the stele (Figure 4). A layer of cells known as the endoderme separates the stele from the ground tissue in the outer portion of the root. The endodermis is exclusive to roots, and serves as a checkpoint for materials entering the root’s vascular system. A waxy substance called suberin is present on the walls of the endodermal cells. This waxy region, known as the Bande casparienne, forces water and solutes to cross the plasma membranes of endodermal cells instead of slipping between the cells. This ensures that only materials required by the root pass through the endodermis, while toxic substances and pathogens are generally excluded. The outermost cell layer of the root’s vascular tissue is the pericycle, an area that can give rise to lateral roots. In dicot roots, the xylem and phloem of the stele are arranged alternately in an X shape, whereas in monocot roots, the vascular tissue is arranged in a ring around the pith.

Figure 4. In (left) typical dicots, the vascular tissue forms an X shape in the center of the root. In (right) typical monocots, the phloem cells and the larger xylem cells form a characteristic ring around the central pith.


Dendrochronology: What Tree Rings Tell Us About Past and Present

Dendrochronology is the study of data from tree ring growth. Due to the sweeping and diverse applications of this data, specialists can come from many academic disciplines. There are no degrees in dendrochronology because though it is useful across the board, the method itself is fairly limited. Most people who enter into studying tree rings typically come from one of several disciplines:

  • Archaeology - for the purpose of dating materials and artefacts made from wood. When used in conjunction with other methods, tree rings can be used to plot events.
  • Chemists - Tree rings are the method by which radiocarbon dates are calibrated.
  • Climate Science - particularly in the field of palaeoclimatology where we can learn about the environmental conditions of the past, locally or globally, based on what the tree rings are telling us. By extension, this can also teach us about climate change in the future
  • Dendrology - which also includes forestry management and conservation. Dendrologists are tree scientists and examine all aspects of trees (1). Tree rings can tell them about the present local climate

Though dendrochronology also has uses for art historians, medieval studies graduates, classicists, ancient and historians due to the necessity to date some of the materials that the fields will be handling in their research projects. Typically, a bachelor's degree in any of the above disciplines are enough to study the data that comes out of dendrochronology.


Remerciements

We thank Junzhen Wang and Ayi Shen for their efforts on the seed harvest and phenotyping. We thank Mengqi Ding, Cheng Cheng, Tianbin Tan, Cheng Chen, Guoying Gao, Xiaofang Wu, and Xiaoling Lu for their efforts on the preparation of plant samples and molecular experiments. We thank Ivan Kreft, Oksana Sytar, Christian Zewen, Grażyna Podolska, Galina Suvorova, Jianping Cheng, Jingjun Ruan, Chaoxia Sun, and the National Crop Genebank of China for providing most of the Tartary buckwheat germplasm resources.

Review history

The review history is available as Additional file 3.

Peer review information

Tim Sands was the primary editor of this article and managed its editorial process and peer review in collaboration with the rest of the editorial team.


Méthodes

Mitogenome dataset

In order to clarify the phylogeny of haplogroups M, N and R in South Asia, we focused our study on the lineages with recognized or potential likely origin in the Subcontinent, belonging to macrohaplogroups M (M2, M3, M4’67, M5, M6, M13’46’61, M31, M32’56, M33, M34’57, M35, M36, M39, M40, M41, M42b, M44, M48, M49, M50, M52, M53, M58, M62), R (R5, R6, R7, R8, R30 and R31) and N (N1’5). We also studied U2 (excluding U2e due to its West Eurasian origin) in a complementary analysis. We obtained 381 whole-mtDNA sequences from the 1KGP [33] (although we note that these were collected from caste families from India and lack tribal groups) and 51 from the HGDP [34]. In addition, we generated 13 new sequences (accession numbers: KY686204 -KY686216) belonging to the aforementioned haplogroups from Southeast Asia: seven from Myanmar, one from Vietnam, one from Thailand and four from Indonesia. We combined these with other published data from South Asia and neighbouring areas, including a total of 1478 samples (Additional file 1: Table S1). The additional sequences increased substantially the sample size particularly in the West of the Indian Subcontinent, necessitating a re-evaluation of previously inferred phylogeographic patterns [2, 35].

In order to discern migrations into the Subcontinent at different time periods, we also performed a complementary analysis of several “non-autochthonous” N lineages present in South Asia (H2b, H7b, H13, H15a, H29, HV, I1, J1b, J1d, K1a, K2a, N1a, R0a, R1a, R2, T1a, T2, U1, U7, V2a, W and X2—all subclades of West Eurasian haplogroups), amounting to a total of 635 mtDNA sequences (Additional file 1: Table S2). We assigned haplogroups using HaploGrep [36], in accordance with the nomenclature in PhyloTree (Build 17, February 2016) [37].

Phylogenetic reconstruction and statistical analyses of mtDNA

We reconstructed the mitogenome phylogenetic tree manually, based on a preliminary reduced-median network analysis [38] with Network v.4.611, checked considering the frequency of each mutation [30] and the nomenclature of PhyloTree (Build 17) [37]. We estimated coalescence ages within haplogroups M and N using both the ρ statistic [39] and maximum likelihood (ML). We calculated ρ estimates with standard errors estimated as in Saillard et al. [40] using a synonymous clock of one substitution in every 7884 years and a mitogenome clock of one substitution every 3624 years further corrected for purifying selection [30]. We assessed ML estimations using PAML 4 and the same mitogenome clock assuming the REV mutation model with gamma-distributed rates (discrete distribution of 32 categories) and two partitions, in order to distinguish hypervariable segments I and II (HVS–I and HVS–II) from the rest of the molecule. We performed runs both assuming and not assuming a molecular clock, in order to perform likelihood ratio tests (LRT) [41].

Since haplogroup M displays a peculiar phylogeographic pattern in South Asia [2], we additionally estimated node ages in different sub-regions of the Subcontinent (west, south, central and east) with two different approaches: (1) considering all samples from a given region, regardless of the putative geographical origin of the clade and (2) considering the most probable origin of each major haplogroup (by considering branching structure, number of main branches, and centre of gravity) and including only basal lineages of each region [2]. To evaluate the effective population size (N e) of haplogroup M in each region, we computed Bayesian Skyline Plots (BSPs) [42] using BEAST 1.8.0 [43]. Although haplogroups do not equate to populations, BSPs applied to specific lineages can provide insights into the size variations of the populations that include them [44,45,46,47]. We used a relaxed molecular clock (lognormal in distribution across branches and uncorrected between them), a two-parameter nucleotide evolution model and a mutation rate of 2.514 x 10 -8 mutations per site per year [48].

GW dataset and analysis

We filtered a dataset comprising 1440 samples with 500,123 SNPs, combining data from the 1KGP and 8 independent studies (Additional file 1: Table S3) for linkage disequilibrium (LD) using PLINK v1.07 [49] (r2 > 0.25, with a window size of 100 SNPs and step size of 1), yielding a subset containing 164,149 SNPs. We subjected these to principal component analysis (PCA) using the standard PCA tool provided in EIGENSOFT v6.0.1 [50], with which we calculated the first 10 principal components (PCs), from which we calculated the fraction of variance. We included three additional 1KGP populations—Han Chinese from Beijing, China (CHB), Tuscans from Italy (TSI) and Yoruba from Nigeria (YRI)—for ADMIXTURE v1.23 [51] and sNMF [52] analyses for cross-checking. We performed runs for values of K between 2 and 10, with 5-fold cross-validation in ADMIXTURE, and complementary analyses including Yamnaya aDNA samples [53]. The filtered datasets used (r2 > 0.25, window size of 100 SNPs and step size of 1) included 66,245 SNPs, for ADMIXTURE analysis, and 64,926 SNPs for the PCA.

In order to assess potential sex-biased gene flow into the region, we compared uniparental (mtDNA and Y-chromosome) and autosomal ancestry in the five 1KGP South Asian populations: Bengali from Bangladesh (BEB), Gujarati Indian from Houston (GIH), Indian Telugu from the UK (ITU), Punjabi from Lahore, Pakistan (PJL) and Sri Lankan Tamil from the UK (STU). For the autosomal ancestry variation, we considered the mean of each component for the highest likelihood value. The putative origin of the uniparental lineages present in the populations is shown in Additional file 1: Table S4. Y-chromosome phylogeny was based on Yfull tree v4.10 (https://www.yfull.com/tree/) [54]. We considered as South Asian the Y-chromosome lineages that most likely entered the Subcontinent before the Last Glacial Maximum (LGM): H [55,56,57], K2a1* [58] (this attribution on the basis of the early-branching lineage, and therefore uncertain, but only concerns a single sample and does not affect the results in any way), and C5 [58]. Y-chromosome haplogroups G, J, L1, L3, Q, R1 and R2 seem to have entered South Asia more recently in the early to mid-Holocene from a West Eurasian source [17,56,57,58,, 55–59]. C(xC5), O and N probably had a Holocene Eastern origin [55, 58, 60, 61].


Voir la vidéo: #plante #arbre #identification identification des arbres ornemental partie 3 (Décembre 2022).