Розробка модифікованих методів навчання нейромереж для розв’язання задачі розпізнавання учасників дорожнього руху

We have developed modifications of a simple genetic algorithm for pattern recognition. In the proposed modification Alpha-Beta, at the stage of selection of individuals to the new population the individuals are ranked in terms of fitness, then the number of pairs is randomly determined ‒ a certain number of the fittest individuals, and the same number of the least adapted. The fittest individuals form the subset B, those least adapted ‒ the subset W. Both subsets are included in a set of pairs V. The number of individuals that can be selected to pairs is in the range of 20‒60 % of the total number of individuals. In the modification Alpha Beta fixed compared to the original version of a simple genetic algorithm we added a possibility of the emergence of two mutations, added a fixed point of intersection, as well as changed the selection of individuals for crossbreeding. This makes it possible to increase the indicator of accuracy in comparison with the basic version of a simple genetic algorithm. In the modification Fixed a fixed point of intersection was established. The cross-breeding involves half the genes ‒ those genes that are responsible for the number of neurons in layers, values for other genes are always passed to the descendants from one of the individuals. In addition, at the stage of mutation there are randomly occurring mutations using a Monte-Carlo method.The developed methods were implemented in software to solve the task on recognizing motorists (cars, bicycles, pedestrians, motorcycles, trucks). We also compared indicators for using modifications of a simple genetic algorithm and determined the best approach to solving the task on recognizing road traffic participants. It was found that the developed modification Alpha-Beta showed better results compared to other modifications when solving the task on recognizing road traffic participants. When applying the developed modifications, the following indicators for the accuracy of Alpha-Beta were obtained ‒ 96.90 %, Alpha‒Beta fixed ‒ 95.89 %, fixed ‒ 85.48 %. In addition, applying the developed modifications reduces the time for the neuromodel’s parameters selection, specifically using the Alpha-Beta modification employs only 73.9 % of the time required by the basic method, applying the Fixed modification ‒ 91.1 % of the time required by the basic genetic methodРазработаны модификации простого генетического алгоритма для распознавания образов. В предлагаемой модификации Альфа-Бета на этапе отбора особей к новой популяции особи ранжируются по показателю приспособленности, далее случайным образом определяется количество пар - определенное количество наиболее приспособленных особей, и столько же наименее приспособленных. Наиболее приспособленные особи формируют подмножество B, наименее приспособленные – подмножество W. Оба подмножества входят в множество пар V. Число особей, которые могут быть выбраны в пары, находится в диапазоне 20– 60 % от общего количества особей. В модификации Альфа-Бета фиксированная по сравнению с оригинальной версией простого генетического алгоритма было добавлено возможность возникновения двух мутаций, добавлено фиксированную точку пересечения, а также изменено отбор особей для скрещивания. Это позволяет повысить показатель точности в сравнении с базовой версией простого генетического алгоритма. В модификации Фиксированная установлена фиксированная точку пересечения. В пересечении принимает участие половина генов – гены отвечающие за количество нейронов на слоях, значения других генов всегда передаются потомкам от одной из особей. Также, на этапе мутации случайным образом происходят мутации с использованием метода Монте-Карло.Разработанные методы программно реализованы для решения задачи распознавания участников дорожного движения (автомобилей, велосипедов, пешеходов, мотоциклов, грузовиков). Также было проведено сравнение показателей использования модификаций простого генетического алгоритма и определен лучший подход к решению задачи распознавания участников дорожного движения. Было установлено, что разработанная модификация Альфа-Бета показала лучшие результаты по сравнению с другими модификациями при решении задачи распознавания участников дорожного движения. При применении разработанных модификаций получены следующие показатели точности Альфа-Бета – 96.90 %, Альфа-Бета фиксированная –95.89 %, фиксированная – 85.48 %. Кроме того, при применении разработанных модификаций сокращается время подбора параметров нейромодели, в частности при использовании модификации Альфа-Бета используеться только 73,9 % времени базового метода, при использовании модификации Фиксированная – 91,1 % времени базового генетического методаРозроблено модифікації простого генетичного алгоритму для розпізнавання образів. У запропонованій модифікації Альфа-Бета на етапі відбору особин до нової популяції особини ранжуються за показником пристосованості, далі випадковим чином визначається кількість пар – певна кількість найпристосованіших особин, та стільки ж найменш пристосованих. Найпристосованіші особини формують підмножину B, найменш пристосовані – підмножину W. Обидві підмножини входять в множину пар V. Число особин, що можуть бути обрані в пари, знаходиться в діапазоні 20–60 % від загальної кількості особин. У модифікації Альфа-Бета фіксована в порівнянні з оригінальною версією простого генетичного алгоритму було додано можливість виникнення двох мутацій, додано фіксовану точку схрещення, а також змінено відбір особин для схрещення. Це дозволяє підвищити показник точності у порівнянні з базовою версією простого генетичного алгоритму. У модифікації Фіксована встановлено фіксовану точку схрещення. В схрещенні приймає участь половина генів – гени що відповідають за кількість нейронів на шарах, значення інших генів завжди передаються нащадкам від однієї з особин. Також, на етапі мутації випадковим чином відбуваються мутації з використанням методу Монте-Карло.Розроблені методи програмно реалізовано для вирішення задачі розпізнавання учасників дорожнього руху (автомобілів, велосипедів, пішоходів, мотоциклів, вантажівок). Також було проведено порівняння показників використання модифікацій простого генетичного алгоритму та визначено кращий підхід вирішення задачі розпізнавання учасників дорожнього руху. Було встановлено, що розроблена модифікація Альфа-Бета показала кращі результати у порівнянні з іншими модифікаціями при вирішенні задачі розпізнавання учасників дорожнього руху. При застосуванні розроблених модифікацій отримано наступні показники точності: Альфа-Бета – 96.90 %, Альфа-Бета фіксована – 95.89 %, фіксована – 85.48 %. Крім того, при застосуванні розроблених модифікацій скорочується час підбору параметрів нейромоделі, зокрема при використанні модифікації Альфа-Бета витрачається лише 73,9 % часу базового методу, при використанні модифікації Фіксована – 91,1 % часу базового генетичного метод

Розробка модифікованих методів навчання нейромереж для розв’язання задачі розпізнавання учасників дорожнього руху

We have developed modifications of a simple genetic algorithm for pattern recognition. In the proposed modification Alpha-Beta, at the stage of selection of individuals to the new population the individuals are ranked in terms of fitness, then the number of pairs is randomly determined ‒ a certain number of the fittest individuals, and the same number of the least adapted. The fittest individuals form the subset B, those least adapted ‒ the subset W. Both subsets are included in a set of pairs V. The number of individuals that can be selected to pairs is in the range of 20‒60 % of the total number of individuals. In the modification Alpha Beta fixed compared to the original version of a simple genetic algorithm we added a possibility of the emergence of two mutations, added a fixed point of intersection, as well as changed the selection of individuals for crossbreeding. This makes it possible to increase the indicator of accuracy in comparison with the basic version of a simple genetic algorithm. In the modification Fixed a fixed point of intersection was established. The cross-breeding involves half the genes ‒ those genes that are responsible for the number of neurons in layers, values for other genes are always passed to the descendants from one of the individuals. In addition, at the stage of mutation there are randomly occurring mutations using a Monte-Carlo method.The developed methods were implemented in software to solve the task on recognizing motorists (cars, bicycles, pedestrians, motorcycles, trucks). We also compared indicators for using modifications of a simple genetic algorithm and determined the best approach to solving the task on recognizing road traffic participants. It was found that the developed modification Alpha-Beta showed better results compared to other modifications when solving the task on recognizing road traffic participants. When applying the developed modifications, the following indicators for the accuracy of Alpha-Beta were obtained ‒ 96.90 %, Alpha‒Beta fixed ‒ 95.89 %, fixed ‒ 85.48 %. In addition, applying the developed modifications reduces the time for the neuromodel’s parameters selection, specifically using the Alpha-Beta modification employs only 73.9 % of the time required by the basic method, applying the Fixed modification ‒ 91.1 % of the time required by the basic genetic methodРазработаны модификации простого генетического алгоритма для распознавания образов. В предлагаемой модификации Альфа-Бета на этапе отбора особей к новой популяции особи ранжируются по показателю приспособленности, далее случайным образом определяется количество пар - определенное количество наиболее приспособленных особей, и столько же наименее приспособленных. Наиболее приспособленные особи формируют подмножество B, наименее приспособленные – подмножество W. Оба подмножества входят в множество пар V. Число особей, которые могут быть выбраны в пары, находится в диапазоне 20– 60 % от общего количества особей. В модификации Альфа-Бета фиксированная по сравнению с оригинальной версией простого генетического алгоритма было добавлено возможность возникновения двух мутаций, добавлено фиксированную точку пересечения, а также изменено отбор особей для скрещивания. Это позволяет повысить показатель точности в сравнении с базовой версией простого генетического алгоритма. В модификации Фиксированная установлена фиксированная точку пересечения. В пересечении принимает участие половина генов – гены отвечающие за количество нейронов на слоях, значения других генов всегда передаются потомкам от одной из особей. Также, на этапе мутации случайным образом происходят мутации с использованием метода Монте-Карло.Разработанные методы программно реализованы для решения задачи распознавания участников дорожного движения (автомобилей, велосипедов, пешеходов, мотоциклов, грузовиков). Также было проведено сравнение показателей использования модификаций простого генетического алгоритма и определен лучший подход к решению задачи распознавания участников дорожного движения. Было установлено, что разработанная модификация Альфа-Бета показала лучшие результаты по сравнению с другими модификациями при решении задачи распознавания участников дорожного движения. При применении разработанных модификаций получены следующие показатели точности Альфа-Бета – 96.90 %, Альфа-Бета фиксированная –95.89 %, фиксированная – 85.48 %. Кроме того, при применении разработанных модификаций сокращается время подбора параметров нейромодели, в частности при использовании модификации Альфа-Бета используеться только 73,9 % времени базового метода, при использовании модификации Фиксированная – 91,1 % времени базового генетического методаРозроблено модифікації простого генетичного алгоритму для розпізнавання образів. У запропонованій модифікації Альфа-Бета на етапі відбору особин до нової популяції особини ранжуються за показником пристосованості, далі випадковим чином визначається кількість пар – певна кількість найпристосованіших особин, та стільки ж найменш пристосованих. Найпристосованіші особини формують підмножину B, найменш пристосовані – підмножину W. Обидві підмножини входять в множину пар V. Число особин, що можуть бути обрані в пари, знаходиться в діапазоні 20–60 % від загальної кількості особин. У модифікації Альфа-Бета фіксована в порівнянні з оригінальною версією простого генетичного алгоритму було додано можливість виникнення двох мутацій, додано фіксовану точку схрещення, а також змінено відбір особин для схрещення. Це дозволяє підвищити показник точності у порівнянні з базовою версією простого генетичного алгоритму. У модифікації Фіксована встановлено фіксовану точку схрещення. В схрещенні приймає участь половина генів – гени що відповідають за кількість нейронів на шарах, значення інших генів завжди передаються нащадкам від однієї з особин. Також, на етапі мутації випадковим чином відбуваються мутації з використанням методу Монте-Карло.Розроблені методи програмно реалізовано для вирішення задачі розпізнавання учасників дорожнього руху (автомобілів, велосипедів, пішоходів, мотоциклів, вантажівок). Також було проведено порівняння показників використання модифікацій простого генетичного алгоритму та визначено кращий підхід вирішення задачі розпізнавання учасників дорожнього руху. Було встановлено, що розроблена модифікація Альфа-Бета показала кращі результати у порівнянні з іншими модифікаціями при вирішенні задачі розпізнавання учасників дорожнього руху. При застосуванні розроблених модифікацій отримано наступні показники точності: Альфа-Бета – 96.90 %, Альфа-Бета фіксована – 95.89 %, фіксована – 85.48 %. Крім того, при застосуванні розроблених модифікацій скорочується час підбору параметрів нейромоделі, зокрема при використанні модифікації Альфа-Бета витрачається лише 73,9 % часу базового методу, при використанні модифікації Фіксована – 91,1 % часу базового генетичного метод

DataSheet_1_Contrasting patterns of 5S rDNA repeats in European and Asian ecotypes of greater duckweed, Spirodela polyrhiza (Lemnaceae).pdf

Ribosomal DNA (rDNA) contains highly conserved, specifically organized sequences encoding ribosomal RNAs (rRNAs) separated by variable non-transcribed intergenic spacers (NTSs) and is abundant in eukaryotic genomes. These characteristics make the rDNA an informative molecular target to study genome organization, molecular evolution, and phylogenetics. In this study, we characterized the 5S rDNA repeats in the greater duckweed Spiroldela polyrhiza, a species known for its small size, rapid growth, highly conserved genome organization, and low mutation rate. Sequence analysis of at least 12 individually cloned PCR fragments containing the 5S rDNA units for each of six ecotypes that originated from Europe (Ukraine) and Asia (China) revealed two distinct types of 5S rDNA repeats containing NTSs of different lengths and nucleotide compositions. The shorter 5S rDNA repeat units had a highly homogeneous 400-bp NTS, with few ecotype- or region-specific single-nucleotide polymorphisms (SNPs). The longer 5S rDNA units had NTSs of 1056–1084 bp with characteristic intra- and inter-genomic variants due to specific SNPs and insertions/deletions of 4–15-bp DNA elements. We also detected significant variability in the ratio of short/long 5S rDNA variants between ecotypes of S. polyrhiza. The contrasting dynamics of the two types of 5S rDNA units, combined with the unusually low repeat copy number (for plants) in S. polyrhiza (46–220 copies per genome), shows that this species could serve as an excellent model for examining the mechanisms of concerted evolution and functional significance of rDNA variability.</p

Duckweeds for phytoremediation of polluted water

Tiny aquatic plants from the Lemnaceae family, commonly known as duckweeds, are often regarded as detrimental to the environment because of their ability to quickly populate and cover the surfaces of bodies of water. Due to their rapid vegetative propagation, duckweeds have one of the fastest growth rates among flowering plants and can accumulate large amounts of biomass in relatively short time periods. Due to the high yield of valuable biomass and ease of harvest, duckweeds can be used as feedstock for biofuels, animal feed, and other applications. Thanks to their efficient absorption of nitrogen- and phosphate-containing pollutants, duckweeds play an important role in the restorative ecology of water reservoirs. Moreover, compared to other species, duckweed species and ecotypes demonstrate exceptionally high adaptivity to a variety of environmental factors; indeed, duckweeds remove and convert many contaminants, such as nitrogen, into plant biomass. The global distribution of duckweeds and their tolerance of ammonia, heavy metals, other pollutants, and stresses are the major factors highlighting their potential for use in purifying agricultural, municipal, and some industrial wastewater. In summary, duckweeds are a powerful tool for bioremediation that can reduce anthropogenic pollution in aquatic ecosystems and prevent water eutrophication in a simple, inexpensive ecologically friendly way. Here we review the potential for using duckweeds in phytoremediation of several major water pollutants: mineral nitrogen and phosphorus, various organic chemicals, and heavy metals

Duckweeds for Phytoremediation of Polluted Water

Tiny aquatic plants from the Lemnaceae family, commonly known as duckweeds, are often regarded as detrimental to the environment because of their ability to quickly populate and cover the surfaces of bodies of water. Due to their rapid vegetative propagation, duckweeds have one of the fastest growth rates among flowering plants and can accumulate large amounts of biomass in relatively short time periods. Due to the high yield of valuable biomass and ease of harvest, duckweeds can be used as feedstock for biofuels, animal feed, and other applications. Thanks to their efficient absorption of nitrogen- and phosphate-containing pollutants, duckweeds play an important role in the restorative ecology of water reservoirs. Moreover, compared to other species, duckweed species and ecotypes demonstrate exceptionally high adaptivity to a variety of environmental factors; indeed, duckweeds remove and convert many contaminants, such as nitrogen, into plant biomass. The global distribution of duckweeds and their tolerance of ammonia, heavy metals, other pollutants, and stresses are the major factors highlighting their potential for use in purifying agricultural, municipal, and some industrial wastewater. In summary, duckweeds are a powerful tool for bioremediation that can reduce anthropogenic pollution in aquatic ecosystems and prevent water eutrophication in a simple, inexpensive ecologically friendly way. Here we review the potential for using duckweeds in phytoremediation of several major water pollutants: mineral nitrogen and phosphorus, various organic chemicals, and heavy metals

Ammonium Uptake, Mediated by Ammonium Transporters, Mitigates Manganese Toxicity in Duckweed, <i>Spirodela polyrhiza</i>

Nitrogen is an essential nutrient that affects all aspects of the growth, development and metabolic responses of plants. Here we investigated the influence of the two major sources of inorganic nitrogen, nitrate and ammonium, on the toxicity caused by excess of Mn in great duckweed, Spirodela polyrhiza. The revealed alleviating effect of ammonium on Mn-mediated toxicity, was complemented by detailed molecular, biochemical and evolutionary characterization of the species ammonium transporters (AMTs). Four genes encoding AMTs in S. polyrhiza, were classified as SpAMT1;1, SpAMT1;2, SpAMT1;3 and SpAMT2. Functional testing of the expressed proteins in yeast and Xenopus oocytes clearly demonstrated activity of SpAMT1;1 and SpAMT1;3 in transporting ammonium. Transcripts of all SpAMT genes were detected in duckweed fronds grown in cultivation medium, containing a physiological or 50-fold elevated concentration of Mn at the background of nitrogen or a mixture of nitrate and ammonium. Each gene demonstrated an individual expression pattern, revealed by RT-qPCR. Revealing the mitigating effect of ammonium uptake on manganese toxicity in aquatic duckweed S. polyrhiza, the study presents a comprehensive analysis of the transporters involved in the uptake of ammonium, shedding a new light on the interactions between the mechanisms of heavy metal toxicity and the regulation of the plant nitrogen metabolism

The ribosomal DNA loci of the ancient monocot Pistia stratiotes L. (Araceae) contain different variants of the 35S and 5S ribosomal RNA gene units

The freshwater plant water lettuce (Pistia stratiotes L.) grows in warm climatic zones and is used for phytoremediation and biomass production. P. stratiotes belongs to the Araceae, an ecologically and structurally diverse early monocot family, but the phylogenetic relationships among Araceae members are poorly understood. Ribosomal DNAs (rDNAs), including the 35S and 5S rDNA, encode the RNA components of ribosomes and are widely used in phylogenetic and evolutionary studies of various plant taxa. Here, we comprehensively characterized the chromosomal locations and molecular organization of 35S and 5S rDNA genes in water lettuce using karyological and molecular methods. Fluorescence in situ hybridization revealed a single location for the 35S and 5S rDNA loci, each on a different pair of the species’ 28 chromosomes. Molecular cloning and nucleotide sequencing of 35S rDNA of P. stratiotes, the first representative Araceae sensu stricto in which such a study was performed, displayed typical structural characteristics. The full-length repeat showed high sequence conservation of the regions producing the 18S, 5.8S, and 25S rRNAs and divergence of the internal transcribed spacers ITS1 and ITS2 as well as the large intergenic spacer (IGS). Alignments of the deduced sequence of 18S rDNA with the sequences available for other Araceae and representatives of other clades were used for phylogenetic analysis. Examination of 11 IGS sequences revealed significant intra-genomic length variability due to variation in subrepeat number, with four types of units detected within the 35S rDNA locus of the P. stratiotes genome (estimated size 407 Mb/1C). Similarly, the 5S rDNA locus harbors gene units comprising a conserved 119-bp sequence encoding 5S rRNA and two types of non-transcribed spacer (NTS) sequences. Type I was classified into four subtypes, which apparently originated via progressive loss of subrepeats within the duplicated NTS region containing the 3’ part of the 5S rRNA gene. The minor Type II NTS is shorter than Type I and differs in nucleotide composition. Some DNA clones containing two or three consecutive 5S rDNA repeats harbored 5S rDNA genes with different types of NTSs, confirming the mosaic composition of the 5S rDNA locus

The Dynamics of NO3&minus; and NH4+ Uptake in Duckweed Are Coordinated with the Expression of Major Nitrogen Assimilation Genes

Duckweed plants play important roles in aquatic ecosystems worldwide. They rapidly accumulate biomass and have potential uses in bioremediation of water polluted by fertilizer runoff or other chemicals. Here we studied the assimilation of two major sources of inorganic nitrogen, nitrate (NO3&minus;&nbsp;) and ammonium (NH4+), in six duckweed species: Spirodela polyrhiza, Landoltia punctata, Lemna aequinoctialis, Lemna turionifera, Lemna minor, and Wolffia globosa. All six duckweed species preferred NH4+ over NO3&minus; and started using NO3&minus; only when NH4+ was depleted. Using the available genome sequence, we analyzed the molecular structure and expression of eight key nitrogen assimilation genes in S. polyrhiza. The expression of genes encoding nitrate reductase and nitrite reductase increased about 10-fold when NO3&minus; was supplied and decreased when NH4+ was supplied. NO3&minus; and NH4+ induced the glutamine synthetase (GS) genes GS1;2 and the GS2 by 2- to 5-fold, respectively, but repressed GS1;1 and GS1;3. NH4+ and NO3&minus; upregulated the genes encoding ferredoxin- and NADH-dependent glutamate synthases (Fd-GOGAT and NADH-GOGAT). A survey of nitrogen assimilation gene promoters suggested complex regulation, with major roles for NRE-like and GAATC/GATTC cis-elements, TATA-based enhancers, GA/CTn repeats, and G-quadruplex structures. These results will inform efforts to improve bioremediation and nitrogen use efficiency

Development of the Modified Methods to Train a Neural Network to Solve the Task on Recognition of Road Users

Розроблено модифікації простого генетичного алгоритму для розпізнавання образів. У запропонованій модифікації Альфа-Бета на етапі відбору особин до нової популяції особини ранжуються за показником пристосованості, далі випадковим чином визначається кількість пар – певна кількість найпристосованіших особин, та стільки ж найменш пристосованих. Найпристосованіші особини формують підмножину B, найменш пристосовані – підмножину W. Обидві підмножини входять в множину пар V. Число особин, що можуть бути обрані в пари, знаходиться в діапазоні 20–60 % від загальної кількості особин. У модифікації Альфа-Бета фіксована в порівнянні з оригінальною версією простого генетичного алгоритму було додано можливість виникнення двох мутацій, додано фіксовану точку схрещення, а також змінено відбір особин для схрещення. Це дозволяє підвищити показник точності у порівнянні з базовою версією простого генетичного алгоритму. У модифікації Фіксована встановлено фіксовану точку схрещення. В схрещенні приймає участь половина генів – гени що відповідають за кількість нейронів на шарах, значення інших генів завжди передаються нащадкам від однієї з особин. Також, на етапі мутації випадковим чином відбуваються мутації з використанням методу Монте-Карло.Розроблені методи програмно реалізовано для вирішення задачі розпізнавання учасників дорожнього руху (автомобілів, велосипедів, пішоходів, мотоциклів, вантажівок). Також було проведено порівняння показників використання модифікацій простого генетичного алгоритму та визначено кращий підхід вирішення задачі розпізнавання учасників дорожнього руху. Було встановлено, що розроблена модифікація Альфа-Бета показала кращі результати у порівнянні з іншими модифікаціями при вирішенні задачі розпізнавання учасників дорожнього руху. При застосуванні розроблених модифікацій отримано наступні показники точності: Альфа-Бета – 96.90 %, Альфа-Бета фіксована – 95.89 %, фіксована – 85.48 %. Крім того, при застосуванні розроблених модифікацій скорочується час підбору параметрів нейромоделі, зокрема при використанні модифікації Альфа-Бета витрачається лише 73,9 % часу базового методу, при використанні модифікації Фіксована – 91,1 % часу базового генетичного метод

Biodiversity of Duckweed (Lemnaceae) in Water Reservoirs of Ukraine and China Assessed by Chloroplast DNA Barcoding

Monitoring and characterizing species biodiversity is essential for germplasm preservation, academic studies, and various practical applications. Duckweeds represent a group of tiny aquatic plants that include 36 species divided into 5 genera within the Lemnaceae family. They are an important part of aquatic ecosystems worldwide, often covering large portions of the water reservoirs they inhabit, and have many potential applications, including in bioremediation, biofuels, and biomanufacturing. Here, we evaluated the biodiversity of duckweeds in Ukraine and Eastern China by characterizing specimens using the two-barcode protocol with the chloroplast atpH–atpF and psbK–psbI spacer sequences. In total, 69 Chinese and Ukrainian duckweed specimens were sequenced. The sequences were compared against sequences in the NCBI database using BLAST. We identified six species from China (Spirodela polyrhiza, Landoltia punctata, Lemna aequinoctialis, Lemna minor, Lemna turionifera, and Wolffia globosa) and six from Ukraine (S. polyrhiza, Lemna gibba, Lemna minor, Lemna trisulca, Lemna turionifera, and Wolffia arrhiza). The most common duckweed species in the samples from Ukraine were Le. minor and S. polyrhiza, accounting for 17 and 15 out of 40 specimens, respectively. The most common duckweed species in the samples from China was S. polyrhiza, accounting for 15 out of 29 specimens. La. punctata and Le. aequinoctialis were also common in China, accounting for five and four specimens, respectively. According to both atpH–atpF and psbK–psbI barcode analyses, the species identified as Le. aequinoctialis does not form a uniform taxon similar to other duckweed species, and therefore the phylogenetic status of this species requires further clarification. By monitoring duckweeds using chloroplast DNA sequencing, we not only precisely identified local species and ecotypes, but also provided background for further exploration of native varieties with diverse genetic backgrounds. These data could be useful for future conservation, breeding, and biotechnological applications