Identification of Mountain Pine Beetle Fungal Associates Using Whole Genome Sequence Data
Notice bibliographique
Résumé
The mountain pine beetle (MPB), Dendroctonus ponderosae, is a forest pest in western North America, infesting millions of hectares of pine forests and causing extensive tree mortality. As the MPB infests trees, it introduces fungal symbionts to the tree. These blue-stain fungi facilitate the beetle's colonization and reproduction within the tree. The blue stain fungi comprise multiple species, and our understanding of the diversity and prevalence of these individual species remains limited. This study aims to identify and characterize the fungal associates of the MPB, gain insight into fungal distribution, and aid in forest management strategies. The study was conducted by collecting 26 MPB specimens from various locations across North America and extracting DNA for whole-genome sequencing using next-generation Sequencing Illumina sequencing. A bioinformatic pipeline was developed to analyze the sequencing data and characterize the fungal community associated with individual MPB sequences. Here, we show that it is possible to use whole genome sequencing to identify the fungal associates transmitted by MPB. Our results align with previous literature characterizing the presence of Grosmannia clavigera and Ophiostoma montium as primary fungal partners in MPB populations across various regions. The analysis aims to understand the geographic distribution trends of these fungal species in different habitats. Furthermore, this project provides valuable insights into the role of these various fungi species in supporting MPB during range expansion.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».