Genomik ve fenomik yaklaşımlar kullanılarak Onobrychis cinsine dahil edilen taksonların yeniden değerlendirilmesi

Onobrychis cinsi, Fabaceae familyasının taksonomik açıdan en karmaşık cinslerinden biridir. Tür sayısındaki belirsizlikler ve morfolojik karakterlerdeki yüksek polimorfizm, bu cinsin sistematik açıdan yeniden değerlendirilmesini gerekli kılmaktadır. Bu çalışmada, Onobrychis cinsinin taksonomik ilişkilerini aydınlatmak amacıyla çok yönlü bir yaklaşım benimsenmiştir. İlk olarak, cinsin morfolojik çeşitliliği yaprakçık ve meyve karakterleri üzerinden dijital görüntü analizi ile ve manuel olarak ölçümleri yapılmıştır. Yaprakçıklar için on iki özellik, meyveler için ise 15 özellik belirlenmiştir. Elde edilen fenotipik veriler ile Temel Bileşen Analizleri (Principal Component Analyses,PCA), kümeleme analizleri yapılarak dendrogramlar oluşturulmuştur. Ayrıca elde edilen fenotipik verilerden ortak ölçümlere sahip türlerin ölçümleri makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak sınıflandırılmış ve türler arasındaki ayrımların daha güvenilir biçimde ortaya konması hedeflenmiştir. Moleküler düzeyde değerlendirme için ise Primer Bağlanma Bölgeleri Arası (Inter-Primer Binding Site, iPBS) markörleri kullanılarak genetik çeşitlilik ve taksonomik ilişkiler analiz edilmiştir. iPBS markör analizi ile elde edilen verilerden genetik mesefa hesaplanarak PCA analizi yapılmış ve dendrogram oluşturularak taksonomik ilişkinin belirlenmesi amaçlanmıştır. iPBS markörüyle yapılan analizler sonucunda cinsin türleri arasında yüksek polimorfizmin olduğu ve genetik çeşitliliğin alt cinsleri ve seksiyonları net bir şekilde ayıramadığı belirlenmiştir. Yaprak morfolojik analizi sonucunda Onobrychis türünde alt cins düzeyinde taksonomik ayrımları büyük ölçüde yansıttığı ancak Sisyrosema alt cinsinde yüksek morfolojik çeşitlilik olduğu gözlemlenmiştir. Meyve morfolojisine dayalı PCA ve kümeleme analizleri, Onobrychis cinsinde alt cins düzeyindeki ayrımları büyük ölçüde yansıtmış, ancak yaprak morfilojileri ile uyumlu şekilde özellikle Sisyrosema alt cinsinde daha yüksek morfolojik çeşitlilik saptanmıştır. Makine öğrenmesi analizleri, meyve ve yaprak morfolojik verilerinin Onobrychis türleri arasında yüksek ayırt edici güce sahip olduğunu göstermiştir. Rastgele Orman (Random Forest, RF), Destek Vektör Makinesi (Support Vector Machine, SVM) ve K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbor, KNN) algoritmalarıyla yapılan sınıflandırmalarda %97'ye varan doğruluk oranlarına ulaşılmıştır, bu da klasik morfolojik verilerin modern hesaplamalı yöntemlerle desteklendiğinde güçlü bir taksonomik sinyal taşıdığını ortaya koymuştur. Sonuç olarak, yaprak ve meyve morfolojisine dayalı fenotipik analizler ile iPBS markörleri kullanılarak elde edilen moleküler veriler, Onobrychis cinsinde taksonomik ilişkilerin büyük ölçüde yansıtılabildiğini ortaya koymuştur. Makine öğrenmesi analizleri ise morfolojik verilerin türler arasında yüksek ayırt edici güce sahip olduğunu ve klasik sistematik yaklaşımların modern hesaplamalı yöntemlerle desteklendiğinde daha güvenilir hale geldiğini göstermiştir. Bununla birlikte, alt cins ve seksiyon düzeyindeki sınırların daha net biçimde ortaya konabilmesi için kloroplast ve mitokondriyal genom analizleri ile daha ileri fenomik analizlerle desteklenmesi gerektiği düşünülmektedir.