Avoiding false positives in PCR-based identification methods for nonsterile plant pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Molecular approaches to species-specific identification are frequently applied in diagnostic, epidemiological, and phylogenetic studies. Many of these methodologies, such as polymerase chain reaction (PCR), random amplified polymorphic DNA, and restriction-fragment length polymorphism assays, make use of universal-primer sequences during the development of the assays or even in routine applications. This practise, particularly with environmental samples, can lead to erroneous conclusions, because samples may be contaminated with a wide range of diverse DNA sequences. As an example, in the course of developing PCR-based diagnostics for common nematode plant pathogens, in this study, the 18S–25S intragenic regions from genes encoding rRNA in the target organisms were isolated by PCR amplification. Employing “universal” primers, products of various sizes were amplified from DNA in six different pathogenic species, which had been isolated from the field and identified morphologically. While the observed size heterogeneity was very promising with respect to molecular identification, subsequent sequence analyses revealed several examples of contaminating DNA. Some reactions with universal primers did amplify rDNA sequences from the target nematodes but other reactions preferentially amplified rDNA sequences from small amounts of contaminating organisms, which were associated with the nematode samples. These results illustrate the necessity for sequence analyses when product size differences are adopted to identify closely related organisms and sampling cannot be carried out under sterile conditions.
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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 | 0,017 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».