Data from: A proof-of-concept experimental-theoretical model to predict pesticide resistance evolution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Insecticide resistance poses a major challenge to sustainable agriculture, yet studying its evolution in laboratory settings is notoriously difficult due to challenges related to maintaining large populations of pest species. While theoretical models offer valuable predictions, an experimental system for validating insecticide resistance management strategies remains lacking. Here, we explore C. elegans as a model organism for studying insecticide resistance evolution. We developed an in silico population genetics model and tested its predictive power in laboratory experiments, comparing the computational predictions to experimental resistance selection dynamics. Two compounds with distinct modes of action were tested to assess the generalizability of this system across different resistance mechanisms. Our results showed that in silico predictions generally resembled multigenerational in vivo resistance selection outcomes, demonstrating the feasibility of integrating in vivo and in silico modelling approaches in resistance research. By bridging the gap between theoretical and empirical research, this framework paves the way for addressing a wide range of open questions in resistance management, permitting the development of better-informed and more effective resistance management strategies for the agricultural industry. The data archived here contains information relevant to the wild isolate chemical susceptibility screen, baseline dose-survival, and fitness data on PD4792, SR42, and JD608 strains, which were further characterised in this study, as well as the data on experimental microevolution of chemical resistance.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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.
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 ».