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Enregistrement W7061468715

Population genomics of the invasive Anoplophora glabripennis for the purpose of biosurveillance

2023· other· en· W7061468715 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationPopulation structureForensic geneticsNaturalisation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le longicorne asiatique, Anoplophora glabripennis, originaire de Chine et de la péninsule coréenne, est devenu un insecte nuisible qui représente une menace significative pour les forêts et les économies du monde entier. La gestion efficace de ses invasions et de ses dommages potentiels repose sur une détection précoce grâce aux méthodes de biosurveillance. Dans cette thèse, j'utilise des techniques de séquençage de nouvelle génération (NGS) et des méthodes de génomique des populations pour 1) caractériser la similarité et la différenciation des populations de ce coléoptère, 2) identifier les signatures génomiques qui déterminent la différenciation entre les lignées génétiques et les signatures génomiques associées à l'adaptation environnementale (i.e. variables climatiques), en particulier l'adaptation au froid, 3) éclairer l'histoire de son invasion en Amérique du Nord. Dans le premier chapitre, j'étudie la structure de population des ALB indigènes de l'Asie pour informer la conception des outils de biosurveillance afin d'identifier les sources d'invasion. En utilisant des individus de populations indigènes, en séquençant leurs génomes grâce au séquençage par génotypage (GBS), et en identifiant des marqueurs de polymorphisme nucléotidique (SNP) à l'échelle du génome, j'ai comparé la diversité génétique, mesuré le flux de gènes, et effectué des tests d'assignation de population. J'ai identifié six groupes génétiques avec une division claire entre les groupes du nord et du sud de l'aire de répartition native de cette espèce. Nos résultats démontrent qu'un petit nombre de SNPs peut assigner précisément des individus à des régions géographiques, jetant les bases pour de nouveaux outils de biosurveillance pour l'ALB. Dans le deuxième chapitre, j'examine les signatures génomiques sous sélection associées aux variables climatiques, en particulier la température. J'ai effectué un séquençage complet du génome sur dix échantillons multiplexés, chacun avec 20 individus, pour produire une forte densité de marqueurs SNP à l'échelle du génome. Le criblage du génome et l'analyse gène-environnement (GEA) ont été utilisés pour identifier plus de 5 000 gènes potentiellement impliqués dans l'adaptation locale chez l'ALB. Alors que des gènes communs de tolérance au froid, tels que la glycérol kinase, les cytochromes P450, la protéine antigel et les protéines de choc thermique ont été trouvés à travers des analyses de sélection, ceux-ci n'étaient pas significatifs dans l'analyse GEA, indiquant une relation complexe entre les facteurs environnementaux et l'évolution génétique de la tolérance au froid. Ce profilage génomique complet offre de nouvelles perspectives sur les mécanismes génétiques sous-jacents à l'adaptation locale chez cette espèce. Dans le troisième chapitre, j'utilise des données génomiques obtenues grâce à la technologie GBS pour reconstruire l'histoire invasive du longicorne asiatique en Amérique du Nord (NA) et mieux comprendre les invasions biologiques. Les résultats révèlent que la plupart des populations invasives de NA proviennent de plusieurs introductions indépendantes du nord de la Chine. Les origines spécifiques incluent la Région Nord Deux pour les populations de l'Illinois, de Toronto et de l'Ohio, la Région Sud pour les populations du Massachusetts, et la Région Nord Un pour les populations de Farmingdale, New York. Après leur introduction, toutes les populations ont connu des goulots d'étranglement, certaines connaissant également une seconde expansion, comme New York. Les résultats de notre étude sont cohérents avec les données historiques, offrant de nouvelles perspectives sur la dynamique d'invasion de cette espèce. En conclusion, cette thèse présente une étude approfondie sur la structure populationnelle, l'adaptation et l'histoire invasive du longicorne asiatique en utilisant des techniques génomiques avancées. Nos découvertes améliorent non seulement notre compréhension de la biologie de ce coléoptère et de ces mécanismes adaptatifs, mais fournissent également des perspectives précieuses pour le développement de stratégies de biosurveillance efficaces pour gérer et atténuer les impacts de ses invasions. Alors que la menace des espèces invasives continue d'augmenter à l'échelle mondiale, les méthodes et les connaissances acquises grâce à cette étude peuvent être appliquées à d'autres nuisibles invasifs, contribuant finalement à la protection de nos forêts, écosystèmes et économies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
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