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Enregistrement W4401918821 · doi:10.1186/s12859-024-05776-9

HBeeID: a molecular tool that identifies honey bee subspecies from different geographic populations

2024· article· en· W4401918821 sur OpenAlexaff
Ravikiran Donthu, José Marcelino, Rosanna Giordano, Yudong Tao, Everett P. Weber, Arián Avalos, Mark Band, Tatsiana Akraiko, Shu‐Ching Chen, Maria Presa Reyes, Haiping Hao, Yarira Ortiz‐Alvarado, Charles A. Cuff, Eddie Pérez Claudio, Felipe N. Soto‐Adames, Allan H. Smith‐Pardo, William G. Meikle, Jay D. Evans, Tuğrul Giray, Faten Ben Abdelkader, Mike Allsopp, Daniel Ball, Susana B. Morgado, Shalva Barjadze, Adriana Correa-Benítez, Amina Chakir, David Báez, Nabor H. M. Chavez, Anne Dalmon, Adrian Bugeja Douglas, Carmen Fraccica, Hermógenes Fernández‐Marín, Alberto Galindo‐Cardona, Ernesto Guzmán‐Novoa, Meral Kence, Joseph Kilonzo, Mert Kükrer, Yves Le Conte, Gaetana Mazzeo, Fernando Mota, Elliud Muli, Devrim Oskay, José A. Ruiz-Martínez, Eugenia Oliveri, Igor Pichkhaia, Abderrahmane Romane, Cesar Guillen Sanchez, Evans Sikombwa, Alberto Satta, Alejandra A. Scannapieco, Brandi Stanford, Victoria Soroker, Rodrigo A. Velarde, Monica Vercelli, Zhi Huang

Notice bibliographique

RevueBMC Bioinformatics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAnimal and Plant Health Inspection ServiceUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignOrta Doğu Teknik ÜniversitesiOffice of International Science and EngineeringU.S. Department of AgricultureFlorida International UniversityUppsala UniversitetNational Science Foundation
Mots-clésSubspeciesHoney beeBiologyPollinatorLinear discriminant analysisHierarchical clusteringEcologyCluster analysisArtificial intelligenceComputer sciencePollenPollination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Honey bees are the principal commercial pollinators. Along with other arthropods, they are increasingly under threat from anthropogenic factors such as the incursion of invasive honey bee subspecies, pathogens and parasites. Better tools are needed to identify bee subspecies. Genomic data for economic and ecologically important organisms is increasing, but in its basic form its practical application to address ecological problems is limited. RESULTS: We introduce HBeeID a means to identify honey bees. The tool utilizes a knowledge-based network and diagnostic SNPs identified by discriminant analysis of principle components and hierarchical agglomerative clustering. Tests of HBeeID showed that it identifies African, Americas-Africanized, Asian, and European honey bees with a high degree of certainty even when samples lack the full 272 SNPs of HBeeID. Its prediction capacity decreases with highly admixed samples. CONCLUSION: HBeeID is a high-resolution genomic, SNP based tool, that can be used to identify honey bees and screen species that are invasive. Its flexible design allows for future improvements via sample data additions from other localities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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