Evaluation of Air Sampling and Detection Methods to Quantify Airborne Ascospores of <i>Sclerotinia sclerotiorum</i>
Notice bibliographique
Résumé
Detection and quantification of airborne ascospores as a component of the Sclerotinia rot of carrot (SRC) forecast model is currently accomplished using the blue plate test (BPT), which uses Sclerotinia semiselective medium (SSM). A quantitative polymerase chain reaction (qPCR) assay was developed to reduce the time to specifically quantify ascospores of Sclerotinia sclerotiorum from air samples collected using a Burkard Multi-Vial Cyclone Sampler. The qPCR assay was highly sensitive and detected DNA from 0.5 to 5 × 10 4 ascospores within a linear range (R 2 = 0.99). The qPCR assay was used to quantify ascospores of S. sclerotiorum in air samples collected over three growing seasons. Initial SRC disease was observed 8 and 34 days following detection of 9.5 and 2 ascospores m –3 of air, respectively. Results from air samples collected using an Andersen N6 Sampler and the qPCR assay were compared with the BPT. Ascospore counts from a Burkard Sampler coupled with the qPCR assay and the BPT followed similar trends. In general, fewer ascospores were detected and bioaerosol sampling efficiency was low using an Anderson Sampler. Three days were required to confirm the number of ascospores using SSM in the BPT and with an Andersen Sampler, whereas results from a Burkard Sampler coupled with the qPCR assay can provide results within 5 h of air sampling. The choice of method will depend on the available resources.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».