Development of AFLP-derived, functionally specific markers for environmental persistence studies of fungal strains
Notice bibliographique
Résumé
The ability to rapidly identify and quantify a microbial strain in a complex environmental sample has widespread applications in ecology, epidemiology, and industry. In this study, we describe a rapid method to obtain functionally specific genetic markers that can be used in conjunction with standard or real-time polymerase chain reaction (PCR) to determine the abundance of target fungal strains in selected environmental samples. The method involves sequencing of randomly cloned AFLP (amplified fragment length polymorphism) products from the target organism and the design of PCR primers internal to the AFLP fragments. The strain-specific markers were used to determine the fate of three industrially relevant fungi, Aspergillus niger, Aspergillus oryzae, and Chaetomium globosum, during a 4 month soil microcosm experiment. The persistence of each of the three fungal strains inoculated separately into intact soil microcosms was determined by PCR analyses of DNA directly extracted from soil. Presence and absence data based on standard PCR and quantification of the target DNA by real-time PCR showed that all three strains declined after inoculation (approximately 14-, 32-, and 4-fold for A. niger, A. oryzae, and C. globosum, respectively) but remained detectable at the end of the experiment, suggesting that these strains would survive for extended periods if released into nature.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».