The bear necessities: A sensitive qPCR assay for bear DNA detection from bile and derived products to complement wildlife forensic enforcement
Notice bibliographique
Résumé
Demand for bear bile, a prized component of traditional Asian medicines, threaten Asiatic and sun bear population sustainability. While laws exist to prevent poaching and trafficking of bear parts and derivatives, smuggling persists with demand extending to surrogate species, including American black bears (Ursus americanus). Mitochondrial DNA (mtDNA) sequencing can identify products putatively containing biological bear material but can be undermined by PCR inhibitors in bile and a lack of sensitivity at trace levels. Quantitative PCR (qPCR) assays can be used to distinguish between closely related target species, while concomitantly evaluating inhibition and false negative results in low quality/quantity DNA applications. Herein, we develop a multiplexed qPCR assay to detect and differentiate among bear species, including highly diluted bile samples mixed within liquors as common dilutants. The assay detects as little as 10 locus copies/reaction of bear DNA with 95% confidence, distinguishing among sun, Asiatic and American black bears. Demonstrating the sensitivity and applicability of this assay in context of current bile mixture recipes, dilutions of 1:5,000 bile with ethanol, red wine, and spirits, all yielded clear quantifiable detections, where our data suggests as little as 1 drop of bile per 750 mL bottle of alcohol would still exceed the limits of detection (e.g., 1:15000 dilution or <0.05 mL bile per 750 mL bottle). Overall, this study provides a rapid, sensitive, and specific test to identify and distinguish among bear species commonly used for bile production to aid wildlife enforcement applications.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».