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Enregistrement W2482484925 · doi:10.1139/gen-2015-0179

DNA barcodes identify medically important tick species in Canada

2016· article· en· W2482484925 sur OpenAlexafffundvenueabout
Danielle A. Ondrejicka, Kevin C. Morey, Robert Hanner

Notice bibliographique

RevueGenome · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsGovernment of CanadaOntario GenomicsOntario Genomics InstituteGenome Canada
Mots-clésBiologyTickEvolutionary biologyDNA barcodingDNAGeneticsComputational biologyVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medically important ticks (Acari: Ixodidae) are often difficult to identify morphologically. A standardized, molecular approach using a 658 base pair DNA barcode sequence (from the 5' region of the mitochondrial cytochrome c oxidase subunit I gene) was evaluated for its effectiveness in discriminating ticks in North America, with an emphasis on Canadian ticks. DNA barcodes were generated for 96 of 154 specimens representing 26 ixodid species. A genetic cluster analysis was performed on the barcode sequences, which separated specimens into haplogroups closely corresponding with morphologically identified species. The tree topology was further supported by a BIN analysis. COI sequences generated were found to have a mean maximum intraspecific divergence of 1.59% and a mean nearest neighbour divergence of 12.8%, indicating a significant "barcode gap". This study also revealed possible cryptic diversity among specimens morphologically identified as Ixodes soricis and Ixodes texanus. A PCR-based test for Borrelia burgdorferi determined that 18.1% of Lyme-competent ticks in this study were positive. This study is also the first to record a B. burgdorferi-positive exoskeleton. In conclusion, DNA barcoding is a powerful tool that clinicians can use to determine the identification of tick specimens which can help them to suggest whether an attached tick is a potential health risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations37
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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