Identifying Diagnostic Genetic Markers for a Cryptic Invasive Agricultural Pest: A Test Case Using the Apple Maggot Fly (Diptera: Tephritidae)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Insect pests destroy ~15% of all U.S. crops, resulting in losses of $15 billion annually. Thus, developing cheap, quick, and reliable methods for detecting harmful species is critical to curtail insect damage and lessen economic impact. The apple maggot fly, Rhagoletis pomonella, is a major invasive pest threatening the multibillion-dollar apple industry in the Pacific Northwest United States. The fly is also sympatric with a benign but morphologically similar and genetically closely related species, R. zephyria, which attacks noncommercial snowberry. Unambiguous species identification is essential due to a zero-infestation policy of apple maggot for fruit export. Mistaking R. zephyria for R. pomonella triggers unnecessary and costly quarantines, diverting valuable control resources. Here we develop and apply a relatively simple and cost-effective diagnostic approach using Illumina sequencing of double-digest restriction site-associated DNA markers. We identified five informative single-nucleotide polymorphisms (SNPs) and designed a diagnostic test based on agarose gel electrophoresis of restriction enzyme-digested polymerase chain reaction amplification products (RFLPs) to distinguish fly species. We demonstrated the utility of this approach for immediate, 1-d species identification by scoring apple- and snowberry-infesting flies from known hosts, reared from fruit collected at 11 sites throughout Washington. However, if immediate diagnosis is not required, or hundreds to thousands of specimens must be assessed, then a direct Illumina-based sequencing strategy, similar to that used here for diagnostic SNP identification, can be powerful and cost-effective. The genomic strategy we present is effective for R. pomonella and also transferable to many cryptic pests.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».