Development of a TaqMan Real-Time PCR Assay for Quantification of Airborne Conidia of <i>Botrytis squamosa</i> and Management of Botrytis Leaf Blight of Onion
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The use of a DNA-based method for quantifying airborne inoculum of Botrytis squamosa, a damaging pathogen of onion, was investigated. A method for purifying DNA from conidia collected using rotating-arm samplers and quantifying it using a TaqMan real-time quantitative polymerase chain reaction (qPCR) assay is described. The sensitivity of the qPCR assay was high, with a detection limit of 2 conidia/rod. A linear relationship between numbers of conidia counted with a compound microscope and those determined with the qPCR assay was obtained. Receiver operating characteristic curve analysis was used to evaluate the reliability of the two methods of conidia quantification (microscope examination and qPCR assay) to predict the risk of disease being below or above a damage threshold (D(th)). In total, 142 field samples from commercial onion fields were analyzed. At damage thresholds of 5 or 10 lesions/leaf, conidia quantification with the qPCR assay was more reliable at predicting disease risk than conidia quantification based on microscope counts. The proportion of decisions where the disease was present and predicted was higher for the qPCR assay than for the microscope counts, with values of 0.95 and 0.89 compared with 0.79 and 0.81 for D(th) of 5 and 10 lesions/leaf, respectively. The proportion of decisions where the disease was present but not predicted was lower for the qPCR assay than for microscope counts, with values of 0.05 and 0.11 compared with 0.20 and 0.19 for D(th) of 5 and 10 lesions/leaf, respectively. The results demonstrated that this new qPCR assay was reliable for quantifying B. squamosa airborne inoculum in commercial onion fields and that molecular conidia quantification could be used as a component of a risk management system for Botrytis leaf blight.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découle