Rapid PCR-based method for herbivore dietary evaluation using plant-specific primers
Notice bibliographique
Résumé
Polyphagous pests cause significant economic loss worldwide through feeding damage on various cash crops. However, their diets in agricultural landscapes remain largely unexplored. Pest dietary evaluation in agricultural fields is a challenging task currently approached through visual observation of plant feeding and microscopic identification of semi-digested plant material in pest's guts. While molecular gut content analysis using metabarcoding approaches using universal primers (e.g., rbcl and trnL) have been successful in evaluating polyphagous pest diet, this method is relatively costly and time-consuming. Hence, there is a need for a rapid, specific, sensitive, and cost-effective method to screen for crops in the gut of pests. This is the first study to develop plant-specific primers that target various regions of their genomes, designed using a whole plant genome sequence. We selected Verticillium wilt disease resistance protein (VE-1) and pathogenesis related protein-coding genes 1-5 (PR-1-5) as our targets and designed species-specific primers for 14 important crops in the agroecosystems. Using amplicon sizes ranging from 115 to 407 bp, we developed two multiplex primer mixes that can separate nine and five plant species per PCR reaction, respectively. These two designed primer mixes provide a rapid, sensitive and specific route for polyphagous pest dietary evaluation in agroecosystems. This work will enable future research to rapidly expand our knowledge on the diet preference and range of crops that pests consume in various agroecosystems, which will help in the redesign and development of new crop rotation regimes to minimize polyphagous pest pressure and damage on crops.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,009 |
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 ».