DNA barcoding for biosecurity: case studies from the UK plant protection program
Notice bibliographique
Résumé
Since its conception, DNA barcoding has seen a rapid uptake within the research community. Nevertheless, as with many new scientific tools, progression towards the point of routine deployment within diagnostic laboratories has been slow. In this paper, we discuss the application of DNA barcoding in the Defra plant health diagnostic laboratories, where DNA barcoding is used primarily for the identification of invertebrate pests. We present a series of case studies that demonstrate the successful application of DNA barcoding but also reveal some potential limitations to expanded use. The regulated plant pest, Bursephalenchus xylophilus, and one of its vectors, Monochamus alternatus, were found in dining chairs. Some traded wood products are potentially high risk, allowing the movement of longhorn beetles; Trichoferus campestris, Leptura quadrifasciata, and Trichoferus holosericeus were found in a wooden cutlery tray, a railway sleeper, and a dining chair, respectively. An outbreak of Meloidogyne fallax was identified in Allium ampeloprasum and in three weed species. Reference sequences for UK native psyllids were generated to enable the development of rapid diagnostics to be used for monitoring following the release of Aphalara itadori as a biological control agent for Fallopia japonica.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».