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A droplet digital polymerase chain reaction assay to detect rare helminth parasites infecting natural host populations (Vancouver Island 2023, University of Wisconsin Madison Laboratory colony 2024)

2025· dataset· en· W6977200417 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Data Initiative · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital polymerase chain reactionPolymerase chain reactionParasite hostingParasitologyWildlifeHelminthsHost (biology)18S ribosomal RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Helminth infections represent a significant challenge to human, livestock, and wildlife health, yet they remain relatively under-studied, especially in terms of their ecological impacts. Better understanding of how these parasites spread in wildlife populations could improve our ability to predict and manage disease transmission across various species. Traditional detection methods, such as visually identifying parasites in environmental samples or infected hosts, often fall short, especially during the early stages of infection when parasite loads are minimal. In this study, we introduce a highly sensitive and precise droplet digital PCR (ddPCR) assay that quantifies helminth DNA in aquatic habitats, focusing on the 18S rRNA gene as a marker. These data utilize the model host-parasite system between the tapeworm Schistocephalus solidus, and its cyclopoid copepod host, Acanthocyclops robustus. The molecular assays are built around creating an infection standard in the lab, where copepods were singly infected with a single tapeworm parasite. We extracted DNA from 100 infected adults and used this as a standard to translate gene copy numbers from the ddPCR reactions to actual animal values. After creating a known lab standard, we then use the generated probes and primers to detect (and quantify!) infection burdens in field samples, which include both water filter samples (eDNA) and zooplankton tows from several lakes around Vancouver Island, B.C. The data presented here include well-specific data from ddPCR runs (amplitude of individual level oil droplets in the reaction) as well as each ddPCR analysis in its entirety. In order to prove the specificity of probes and probe-primers, we include here ddPCR runs of closely related helminth species, Schistocephalus cotti and Schistocephalus pungitii. We also consider the binding to another genera of copepod, the calanoid Eurytomora. All of the data wrangling, analysis, and data visualization are included as .Rmd files in the "Other Entities" section.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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