Genetic control of invasive sea lamprey in the Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
The invasive sea lamprey was a significant factor in the collapse of fish stocks in the Great Lakes, and it continues to threaten the multi-billion-dollar fishing industry. Thus, substantial resources are invested annually on sea lamprey control. Current control strategies have reduced sea lamprey populations by up to 90%, but they are expensive and have some limitations, e.g., lamprey-specific biocides applied to larval habitat impact native lampreys, and physical barriers that block adult lamprey access to spawning habitat impede migration of other fishes. Therefore, genetic control options which offer a theoretically powerful and effective pest control tool are being explored, although they have uncertain sociopolitical support, especially given the need to protect sea lamprey in their native range in Atlantic drainages. Here, we present an overview of genetic approaches with potential for application to sea lamprey control in the Great Lakes. We classify these approaches into two major categories: self-limiting (heritable sex ratio ratchet, Trojan gene, split gene drive) and self-sustaining (gene drive-based sex ratio distortion, homing suppression gene drive, toxin-antidote gene drives, and modification-type gene drives to aid suppression). We describe the technical aspects, challenges, and potential application of each method, focusing on gene drives, a fast-evolving research area that was only a distant option for sea lamprey control in previous reviews. We conclude that, given the risk of undesired spread of deleterious alleles from the Great Lakes, self-limiting genetic control options and confined gene drives will likely be preferred over unconfined gene drive options for sea lamprey control.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».