Tracking the North American Asian Longhorned Beetle Invasion With Genomics
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Biological invasions pose significant threats to ecological and economic stability, with invasive pests like the Asian longhorned beetle ( Anoplophora glabripennis Motschulsky, ALB) causing substantial damage to forest ecosystems. Effective pest management relies on comprehensive knowledge of the insect's biology and invasion history. This study uses genomics to address these knowledge gaps and inform existing biosurveillance frameworks. We used 2768 genome‐wide single nucleotide polymorphisms to compare invasive A. glabripennis populations in North America, using genomic variation to trace their sources of invasion and spread patterns, thereby refining our understanding of this species' invasion history. We found that most North American A. glabripennis infestations were distinct, resulting from multiple independent introductions from the native range. Following their introduction, all invasive populations experienced a genetic bottleneck which was followed by a population expansion, with a few also showing secondary spread to satellite infestations. Our study provides a foundation for a genome‐based biosurveillance tool that can be used to clarify the origin of intercepted individuals, allowing regulatory agencies to strengthen biosecurity measures against this invasive beetle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».