Liquid chromatography/mass spectrometry for the detection of ash tree metabolites following Emerald Ash Borer infestation
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: The Emerald Ash Borer (EAB), Agrilus planipennis, an invasive insect detected in the USA and Canada in 2002, is a threat to ash trees with both ecological and economic implications. Early detection of EAB-infestation is difficult due to lack of visible signs and symptoms in the early stages of attack, but is essential to prevent ash mortality. An efficient and reliable tool for the early detection of EAB-infestation would be advantageous. METHODS: A mass spectrometry based metabolomics approach, using liquid chromatography/mass spectrometry (LC/MS), has been used to investigate the leaf metabolites of both healthy and EAB-infested trees. RESULTS: Leaves from 40 healthy and 40 EAB-infested trees were extracted and analyzed using LC/MS. Resulting data were examined to differentiate between foliage from healthy and EAB-infested trees. Possible biomarkers of EAB attack have been detected. Twenty-one metabolites with increased average ion intensity in EAB-infested ash tree samples and nine metabolites with increased average ion intensity in healthy ash tree samples were identified. CONCLUSIONS: Results of this study indicate that metabolomic screening of leaf samples using LC/MS can be useful as a potential tool for the early detection of EAB-infestation.
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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 ».