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Enregistrement W2050421544 · doi:10.1139/x05-276

DNA barcodes for insect pest identification: a test case with tussock moths (Lepidoptera: Lymantriidae)

2006· article· en· W2050421544 sur OpenAlexvenueno aff
Shelley L. Ball, Karen Armstrong

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLepidoptera: Biology and Taxonomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRoyal Society
Mots-clésBiologyDNA barcodingLepidoptera genitaliaPEST analysisGenBankIntraspecific competitionEcologyBotanyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reliable and rapid identification of exotic pest species is critical to biosecurity. However, identification of morphologically indistinct specimens, such as immature life stages, that are frequently intercepted at borders is often impossible. Several DNA-based methods have been used for species identification; however, a more universal and anticipatory identification system is needed. Consequently, we tested the ability of DNA "barcodes" to identify species of tussock moths (Lymantriidae), a family containing several important pest species. We sequenced a 617 base pair fragment of the mitochondrial gene cytochrome c oxidase 1 for 20 lymantriid species. We used these, together with other Noctuoidea species sequences from GenBank and the Barcoding of Life Database to create a "profile" or reference sequence data set. We then tested the ability of this profile to provide correct species identifications for 93 additional lymantriid specimens from a data set of mock unknowns. Of the unknowns, 100% were correctly identified by the cytochrome c oxidase 1 profile. Mean interspecific sequence (Kimura 2-parameter) divergence was an order of magnitude greater (14%) than mean intraspecific divergence (<1%). Four species showed deeper genetic divergences among populations. We conclude that DNA barcodes provide a highly accurate means of identifying lymantriid species and show considerable promise as a universal approach to DNA-based identification of pest insects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations173
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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