Metagenomic ecosystem monitoring of soft scale insects and mealybug communities
Notice bibliographique
Résumé
Soft scale insects and mealybugs are phloem-feeding Hemipterans that are considered major pests in agriculture and horticulture throughout the world. However, correct taxonomic identification in the field can be difficult, making it hard for growers to implement control strategies. In viticulture, soft scale insects are a major issue due to their ability to secrete honeydew, which facilitates the development of sooty mould, and their propensity for being transmission vectors of several viral diseases of grapevine. To facilitate the rapid identification and quantification of vineyard-associated insects a metagenomic-based bioinformatic pipeline (MitoMonitor) was developed for generalised ecosystem monitoring, which automated the assembly and classification of insect mitochondrial genomes from shotgun sequencing data using the Barcode of Life Database API. The proof-of-concept application of MitoMonitor on metagenomic data obtained from eight samples from South Australian vineyards led to the identification of Parthenolecanium corni (European fruit scale)—which was thought to be absent in Australian vineyards—as the dominant coccoid species across the samples, with less frequent, and also lower abundance of Pseudococcus viburni (obscure mealybug) and Pseudo. longispinus (long-tailed mealybug). In addition, parisitoidism by Coccophagus scutellaris (Aphelinidae) wasps was also detected. The discovery of Parth. corni as a member of scale communities in these samples has significant implications for the development of effective control strategies for this important group of pests in affected areas.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».