Population genomics of the invasive Anoplophora glabripennis for the purpose of biosurveillance
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".