Do NIR spectra collected from laboratory-reared mosquitoes differ from those collected from wild mosquitoes?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Near infrared spectroscopy (NIRS) is a high throughput technique that measures absorbance of specific wavelengths of light by biological samples and uses this information to classify the age of lab-reared mosquitoes as younger or older than seven days with an average accuracy greater than 80%. For NIRS to estimate ages of wild mosquitoes, a sample of wild mosquitoes with known age in days would be required to train and test the model. Mark-release-recapture is the most reliable method to produce wild-caught mosquitoes of known age in days. However, it is logistically demanding, time inefficient, subject to low recapture rates, and raises ethical issues due to the release of mosquitoes. Using labels from Detinova dissection results in a mathematical model with poor accuracy. Alternatively, a model trained on spectra from laboratory-reared mosquitoes where age in days is known can be applied to estimate the age of wild mosquitoes, but this would be appropriate only if spectra collected from laboratory-reared and wild mosquitoes are similar. METHODS AND FINDINGS: We performed k-means (k = 2) cluster analysis on a mixture of spectra collected from lab-reared and wild Anopheles arabiensis to determine if there is any significant difference between these two groups. While controlling the numbers of mosquitoes included in the model at each age, we found two clusters with no significant difference in distribution of spectra collected from lab-reared and wild mosquitoes (p = 0.25). We repeated the analysis using hierarchical clustering, and similarly, no significant difference was observed (p = 0.13). CONCLUSION: We find no difference between spectra collected from laboratory-reared and wild mosquitoes of the same age and species. The results strengthen and support the on-going practice of applying the model trained on spectra collected from laboratory-reared mosquitoes, especially first-generation laboratory-reared mosquitoes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».