Development of a <scp>qPCR</scp>‐based method for counting overwintering spruce budworm (<i>Choristoneura fumiferana</i>) larvae collected during fall surveys and for assessing their natural enemy load: a proof‐of‐concept study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: instar spruce budworm (Choristoneura fumiferana) larvae ('L2s') are carried out each fall to guide insecticide application decisions in the following spring. These surveys involve the collection of fir and spruce branches in selected stands, followed by the mechanical/chemical removal of larvae. The latter then are counted manually on filter papers, using a stereomicroscope. Considering the significant effort and difficulties which this manual counting entails, we developed a quantitative (q)PCR-based 'molecular counting' approach designed to make this step less tedious. RESULTS: Using the C. fumiferana mitochondrial cytochrome c oxidase 1 (COI) gene as a target for qPCR DNA quantification, we show that the amount of DNA in a larval extract is strongly correlated with the number of larvae used to generate that extract, and that molecular estimates of L2 counts are comparable to those generated using the manual approach. In addition, we used the same DNA extracts to monitor the microsporidian pathogen Nosema fumiferanae, and the hymenopteran parasitoids Glypta fumiferanae and Apanteles fumiferanae in overwintering L2s employing a subset of a TaqMan assay developed by Nisole et al. (2020) for the identification of budworm natural enemies. We show that the proportion of individuals affected by each natural enemy in samples containing a known number of larvae can be estimated from presence/absence data through the binomial probability distribution. CONCLUSION: The present proof-of-principle study shows that a molecular approach for counting L2s and assessing their natural enemy load is clearly possible and is expected to generate reliable results. © 2021 Her Majesty the Queen in Right of Canada. Pest Management Science published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry. Reproduced with the permission of the Minister of Natural Resources Canada.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».