Tracing the invasion of a leaf-mining moth in the Palearctic through DNA barcoding of historical herbaria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Historical herbaria are valuable sources of data in invasion biology. Here we study the invasion history of the lime leaf-miner, Phyllonorycter issikii , by surveying over 15 thousand herbarium specimens of limes ( Tilia spp.) collected in the Palearctic during last 253 years (1764–2016). The majority of herbarium specimens with the pest’s mines (89%) originated from East Asia (1859–2015), whereas remaining 11% of specimens with the mines came from Europe, European Russia and Western Siberia (1987–2015). These results support the hypothesis of a recent Ph. issikii invasion from Eastern to Western Palearctic. Single molecule real-time sequencing of the COI barcode region of 93 archival larvae and pupae (7–162 years old) dissected from the mines on historical herbaria allowed to distinguish between Ph. issikii and Ph. messaniella , a polyphagous species rarely feeding on Tilia , which mines were found in herbarium from Europe dated by 1915–1942. We discovered 25 haplotypes of Ph. issikii , of which 16 haplotypes were present solely in East Asia, and revealed wide distribution of the species in China. Six haplotypes shared between Eastern and Western Palearctic suggest the contribution of Ph. issikii populations from the Russian Far East, China and Japan to the westward invasion.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».