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Enregistrement W4402943531 · doi:10.1186/s13071-024-06478-0

Barcoding of Italian mosquitoes (BITMO): generation and validation of DNA barcoding reference libraries for native and alien species of Culicidae

2024· article· en· W4402943531 sur OpenAlexfundno aff
Beatrice Bisaglia, Michele Castelli, Laura Soresinetti, Agata Negri, Irene Arnoldi, Fabrizio Montarsi, Federica Gobbo, Francesco Defilippo, Emanuele Callegari, Marco Di Luca, Mattia Calzolari, Valentina Mastrantonio, Daniele Porretta, Gentile Francesco Ficetola, Davide Sassera, Paolo Gabrieli, Claudio Bandi, Sara Epis

Notice bibliographique

RevueParasites & Vectors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaCanadian Celiac Association
Mots-clésBiologyDNA barcodingRibosomal RNAInternal transcribed spacer16S ribosomal RNAMitochondrial DNACytochrome c oxidase subunit IAnophelesZoologyGeneGeneticsMalaria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mosquitoes (Culicidae), as disease vectors, represent a risk for human health worldwide. Repeated introductions of alien mosquito species and the spread of invasive species have been recorded in different countries. Traditionally, identification of mosquitoes relies on morphological observation. However, morphology-based identification is associated with a number of potential disadvantages, such as the high level of specialisation of the operator and its limited applicability to damaged samples. In these cases, species identification is achieved through molecular methods based on DNA amplification. Molecular-based taxonomy has also enabled the development of techniques for the study of environmental DNA (eDNA). Previous studies indicated the 16S mitochondrial ribosomal RNA (rRNA) gene as a promising target for this application; however, 16S rRNA sequences are available for only a limited number of mosquito species. In addition, although primers for the 16S rRNA gene were designed years ago, they are based on limited numbers of mosquito sequences. Thus, the aims of this study were to: (i) design pan-mosquito 16S rRNA gene primers; (ii) using these primers, generate a 16S rRNA gene mosquito reference library (with a focus on mosquitoes present in Italy); and (iii) compare the discriminatory power of the 16S rRNA gene with two widely used molecular markers, cytochrome c oxidase subunit 1 mitochondrial gene (COI) and internal transcribed spacer 2 (ITS2). METHODS: A total of six mosquito genera (28 mosquito species) were included in this study: Aedes (n = 16 species), Anopheles (5 species), Coquillettidia (1 species), Culex (3 species), Culiseta (2 species) and Uranotaenia (1 species). DNA was extracted from the whole mosquito body, and more than one specimen for each species was included in the analysis. Sanger sequencing was used to generate DNA sequences that were then analysed through the Barcode of Life Data Systems (BOLD). Phylogenetic analyses were also performed. RESULTS: Novel 16S rDNA gene, COI and ITS2 sequences were generated. The 16S rRNA gene was shown to possess sufficient informativeness for the identification of mosquito species, with a discriminatory power equivalent to that of COI. CONCLUSIONS: This study contributes to the generation of DNA barcode libraries, focussed on Italian mosquitoes, with a significant increase in the number of 16S rRNA gene sequences. We hope that these novel sequences will provide a resource for studies on the biodiversity, monitoring and metabarcoding of mosquitoes, including eDNA-based approaches.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,432

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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