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Enregistrement W4225113166 · doi:10.1002/ps.6908

Genetic analyses reveal regional structure and demographic expansion of the predominant tea pest <scp><i>Empoasca onukii</i></scp> (Hemiptera: Cicadellidae) in China

2022· article· en· W4225113166 sur OpenAlexaff
Jinyu Li, Longqing Shi, Liette Vasseur, Qian Zhao, Jie Chen, Minsheng You, Shijun You

Notice bibliographique

RevuePest Management Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésBiological dispersalBiologyPEST analysisGenetic structureGene flowRange (aeronautics)PopulationChinaLeafhopperPhylogeographyMicrosatelliteHemipteraIsolation by distanceEvolutionary biologyEcologyBotanyGenetic variationGeographyGeneticsPhylogenetic treeGeneDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The tea green leafhopper, Empoasca onukii Matsuda, is the most destructive insect pest of tea plantations in East Asia. Despite its economic importance and previous studies on this species, it remains unclear as to how this small-sized pest can have such wide range. RESULTS: By sequencing three mitochondrial genes and 17 microsatellite loci, we revealed the regional structure and demographic expansion of 59 E. onukii populations in China. Bayesian analysis of population genetic structure (BAPS) on microsatellites identified four genetic groups with spatial discontinuities, while analysis on mitochondrial genes inferred five nested and differentiated clusters. Both the Mantel test and the generalized linear model indicated a significant pattern of isolation by geographic distance in E. onukii populations. Based on the approximate Bayesian computation approach, E. onukii was found to have originated from southwestern China and expanded northward and eastward. While MIGRATE-N and Bayesian stochastic search variable selection (BSSVS) procedure in BEAST confirmed the possible eastward and northward dispersal from Yunnan, they also detected more gene flow from the derived populations in central and southeastern China. CONCLUSION: Our results suggest that the current distribution and structure of E. onukii is complicatedly influenced by human activities of cultivation, wide dissemination of tea in ancient China as well as recent transportation of tea seedlings for establishing new tea plantations. Insights into genetic differentiation and demographic expansion patterns from this study provide an important basis for the development of area-wide management of the E. onukii populations. © 2022 Society of Chemical Industry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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