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Enregistrement W2750931630 · doi:10.1002/wsb.803

An alternative minimally invasive technique for genetic sampling of bats: Wing swabs yield species identification

2017· article· en· W2750931630 sur OpenAlexafffundabout
Delanie Player, Cori L. Lausen, Beryl Zaitlin, Jori B. Harrison, David Paetkau, Erin Harmston

Notice bibliographique

RevueWildlife Society Bulletin · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensWorld Wildlife Fund CanadaUniversity of CalgaryWildlife Conservation Society Canada
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyShell Canada
Mots-clésBiologyWingSampling (signal processing)Identification (biology)DNA barcodingVeterinary medicineInvasive speciesSpecies identificationZoologyEcologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Bat species are traditionally identified morphologically, but in some cases, species can be difficult to differentiate. Wing punches (biopsies) of wing or tail membranes are commonly used to collect tissue for DNA analysis, but less invasive techniques are preferable. As such, DNA acquired using buccal and wing swabs or from fecal pellets are increasingly being employed. We compared a dry swabbing technique with the wing biopsy technique for DNA collection. We compared species identification between tissue biopsies and wing swabs collected from bats in Alberta and British Columbia, Canada, between April and November, 2014, and September and October 2015. Species identification was achieved with varying methods of field collection and lab processing. DNA was extracted, sequenced, and compared with reference sequences and field identifications. We concluded that wing swabs are an effective way to identify bat species genetically and far less invasive than biopsy techniques. These methods should be considered for genetically sampling bats, especially during seasons when wounds from biopsy are slow to heal. © 2017 The Wildlife Society.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,804

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,218 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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