Membrane-Based Oligonucleotide Array Developed from Multiple Markers for the Detection of Many <i>Phytophthora</i> Species
Notice bibliographique
Résumé
Most Phytophthora spp. are destructive plant pathogens; therefore, effective monitoring and accurate early detection are important means of preventing potential epidemics and outbreaks of diseases. In the current study, a membrane-based oligonucleotide array was developed that can detect Phytophthora spp. reliably using three DNA regions; namely, the internal transcribed spacer (ITS), the 5' end of cytochrome c oxidase 1 gene (cox1), and the intergenic region between cytochrome c oxidase 2 gene (cox2) and cox1 (cox2-1 spacer). Each sequence data set contained ≈250 sequences representing 98 described and 15 undescribed species of Phytophthora. The array was validated with 143 pure cultures and 35 field samples. Together, nonrejected oligonucleotides from all three markers have the ability to reliably detect 82 described and 8 undescribed Phytophthora spp., including several quarantine or regulated pathogens such as Phytophthora ramorum. Our results showed that a DNA array containing signature oligonucleotides designed from multiple genomic regions provided robustness and redundancy for the detection and differentiation of closely related taxon groups. This array has the potential to be used as a routine diagnostic tool for Phytophthora spp. from complex environmental samples without the need for extensive growth of cultures.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».