Real‐time <scp>PCR</scp> for identification of the soybean aphid, <i>Aphis glycines</i> Matsumura
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The soybean aphid ( Aphis glycines Matsumura) is an economically significant pest in North America, causing extensive damage to soybean crops through direct feeding damage and disease transmission. If unchecked, this pest could cause billions of dollars of damage to soybean crops. Identification of the soybean aphid can be difficult due to its small size, complex life cycle and morphological plasticity. Generally, an expert is required to identify a specimen. Additionally, identification of some life stages, such as eggs, is impossible. DNA barcoding has been successfully used to differentiate aphid species, including A. glycines, based on sequencing of a standardized gene region. Although this method represents an important step towards accurate identification, samples must still be sent to specialized facilities for analysis. Using existing DNA barcode sequences in the publically accessible Barcode of Life Data System ( BOLD ; www.boldsystems.org ), species‐specific differences were identified and used to develop a real‐time PCR assay to identify soybean aphids. This assay can be run on portable systems for rapid, accurate and simple identification in the field. The use of a non‐destructive DNA extraction protocol allows the original insect to be vouchered and therefore available for further study if necessary. This work represents an important step in soybean aphid management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».