How many do we need? Meeting the challenges of studying the microbiome of a cryptic insect in an orchard
Notice bibliographique
Résumé
The minimal sampling effort required to report the microbiome composition of insect surveyed in natural environment is often based on empirical or logistical constraints. This question was addressed with the white pine cone beetle, Conophthorus coniperda (Schwarz), a devastating insect pest of seed orchards. It attacks and stop the growth of the cones within which it will spend its life, on the ground. To survive, the bark beetle probably interacts with microorganisms involved in alimentation, cold adaptation, and dormancy stage. Deciphering the drivers and benefits of these microorganisms in an orchard first requires methodological development addressing variability of the white pine cone beetle microbiome. The number of insect guts integrated in composite samples prior to DNA extraction and the number of surveyed trees are two features expected to induce variability in recovered microbiome profiles. These two levels of heterogeneity were examined in an orchard experimental area where 12 white pine trees were sampled and 15 cones from each tree were grouped together. For each tree, 2, 3 and 4 insects were selected, their intestinal tract dissected, and the microbiome sequenced. The number of insects caused no significant incidence on the coverage of bacterial and fungal communities’ composition and diversity ( p > 0.8). There was more variability among the different trees. A sampling effort including up to 33 trees in an area of 1.1 ha is expected to capture 98% of the microbial diversity in the experimental area. Spatial variability has important implications for future investigations of cryptic insect microbiome.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».