Analysis of DNA variations in genes under selection on the mountain pine beetle (MPB) fungal associates
Notice bibliographique
Résumé
The Mountain Pine Beetle (MPB), Dendroctonus ponderosa Hopkins, is a small bark beetle that has affected over 13 million hectares of forests in western Canada and the USA since 1990, and more recently has affected forests at higher elevations and more northern latitudes (Logan et al. 2001). The MPB attacks the trees alone; it has a mutualistic association with fungal species that are mainly in the Ophiostomoid family of the Ascomycota phylum, which provides many biological benefits (Lee et al. 2006a). To develop a better understanding of the biology and to provide information for the development of MPB growth models, single-nucleotide polymorphisms (SNPs) were identified from multiple candidate Grosmannia clavigera DNA samples. G. clavigera is one of the mutualistic fungal species, and DNA samples were used from various populations in western North America. PCR using DNA oligonucleotides was the main method to obtain the amplified genes for sequencing. After sequencing at Laval University, Geneious software was used to contig, edit, and align sequences. Using concatenated sequences, SNPs that were found within the adaptive genes were used to construct three different phylogenetic diagrams. The geographical locations of the populations tested in the phylogenetic analysis were compared to the genetic distance of the different samples. The data shows that there is a trend where populations of G. clavigera that are further apart geographically have a greater genetic distance, and populations that are geographically closer together share similar SNP variations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».