Multiplex PCR for species-level discrimination of yellow Lampmussel (Lampsilis cariosa (Say, 1817)) and Tidewater Mucket (Atlanticoncha ochracea)
Notice bibliographique
Résumé
Effective management of imperiled freshwater mussel populations (Order Unionida) is dependent on accurate field identifications. Standard methods of identifying living mussels utilizing external shell characteristics, however, can be unreliable for some species given high levels of phenotypic plasticity and morphological overlap with other taxa. In Canada, Yellow Lampmussel (Lampsilis cariosa (Say, 1817)), a species of Special Concern, is limited in distribution to isolated populations within Nova Scotia and New Brunswick. Efforts to monitor this species can be complicated by difficulties in distinguishing Yellow Lampmussel from the Tidewater Mucket (Atlanticoncha ochracea (Say, 1817)). Both species are known from the Saint John River and its tributaries in New Brunswick and are also sympatric within the Sydney River watershed in Nova Scotia. In our survey of biology students and faculty at Cape Breton University, participants correctly identified these two species based on photographs of external shells only 61.7% of the time, with even the most experienced individuals achieving a success rate of just 68.8%. To facilitate species-level identification, here we have developed a simple genetic-based tool to differentiate between live Yellow Lampmussel and Tidewater Mucket. Using custom-designed primers and a single multiplex PCR reaction, the identity of these two species can be determined based on amplification product size. This tool should be of enormous value to freshwater mussel ecologists working to monitor Yellow Lampmussel populations and to explore other aspects of their biology and ecology.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».