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Enregistrement W2918391937 · doi:10.1139/gen-2018-0045

Non-destructive DNA extraction methods for entomophagous insects with emphasis on biological control

2019· article· en· W2918391937 sur OpenAlexvenueno aff
Alba P. Suaste‐Dzul, José Manuel Rodríguez-Vélez, Beatriz Rodríguez-Vélez, Hugo C. Arredondo‐Bernal, Adrien Gallou

Notice bibliographique

RevueGenome · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect behavior and control techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNA extractionBiologyLysisExtraction (chemistry)DNALysis bufferInsectRadiataMaceration (sewage)Polymerase chain reactionBotanyChromatographyMolecular biologyGeneticsGeneMaterials scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the major challenges in molecular analysis of arthropods, especially for natural enemies of insect pests, is the intact preservation of the specimens to be integrated into entomological collections. However, most of the DNA extraction protocols involve maceration of the tissue, avoiding the preservation of the original specimen. Two general methods were adapted into non-destructive DNA extraction protocols, DNeasy® Blood & Tissue Kit (A) and the CaCl 2 lysis buffer method (B), while the potential of the method with the alkaline lysis buffer (HotSHOT; C) was evaluated for the first time on insect specimens. These protocols were assessed for the recovery of DNA from Ceraeochrysa valida, Tamarixia radiata, and Hippodamia convergens. Photographical records showed that morphological features of the specimens were preserved after the DNA extraction process. COI fragments were successfully amplified with method A (100%), B (77%), and C (88%), respectively. We conclude that these non-destructive DNA extraction methods avoid the destruction of tissue and preserve the original insects and their morphological characteristics for future reference.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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