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Enregistrement W3200412095 · doi:10.1002/ps.6645

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

2021· article· en· W3200412095 sur OpenAlexaffabout
Abdelmadjid Djoumad, Philippe Tanguay, Jacques Régnière, Guylaine Trudel, Andrew Morrison, Cédric Fournier, Drew Carleton, Audrey Nisole, Don Stewart, Michel Cusson

Notice bibliographique

RevuePest Management Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensUniversité LavalGovernment of New BrunswickMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpruce budwormChoristoneura fumiferanaBiologyOverwinteringLarvaEcologyTortricidae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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