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Enregistrement W2011051321 · doi:10.1080/07060660809507547

Molecular detection of<i>Clavibacter michiganenis</i>ssp.<i>insidiosus</i>in alfalfa seed

2008· article· en· W2011051321 sur OpenAlexaffvenue
L. J. Ward, Jane Gourley, S. H. De Boer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Pathology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogenic Bacteria Studies
Établissements canadiensCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaqManMedicago sativaBiologyClavibacter michiganensisPolymerase chain reactionAmpliconReal-time polymerase chain reactionDNA extractionMolecular biologyHorticultureMicrobiologyPathogenBotanyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacterial wilt of alfalfa (Medicago sativa), caused by Clavibacter michiganensis ssp. insidiosus (Cmi), is a serious disease that spreads to new production areas mainly by infected seed. Hence, detection of Cmi in seedlots is an important disease mitigation measure. A conventional polymerase chain reaction (PCR) assay targeting the internal transcribed spacer region of the rrn operon and a real-time Taqman PCR assay based on published primers targeting a genomic insertion element were evaluated for detection and identification of Cmi. Detection of Cmi in alfalfa seed was facilitated by incubation of seed samples in a nutrient medium that promoted growth of Cmi followed by extraction of DNA from the bacterial fraction for use as template in PCR reactions. A real-time Taqman BIO-PCR assay and subsequent confirmation of amplicon identity by melting peak analysis made possible by addition of EvaGreen™ to the reaction mix, was deemed most useful for routine analysis in a diagnostic laboratory setting. The potential of confirming the presence of Cmi in PCR-positive samples by bioassay on alfalfa seedlings was also explored and involved verification of Cmi infections in root-inoculated seedlings by the conventional and real-time PCR assays. Key words: lucerne, Medicago sativa, seed testing, PCR, Taqman assay, melting point analysis. Le flétrissement bactérien de la luzerne (Medicago sativa), causé par Clavibacter michiganenis ssp. insidiosus (Cmi), est une maladie grave qui se répand dans les nouvelles superficies en production par l’intermédiaire de semences infectées. Par conséquent, la détection de Cmi dans les lots de semences est une mesure d’atténuation importante de la maladie. Afin de détecter et d’identifier l’agent pathogène, une PCR traditionnelle, visant la région de l’espaceur intergénique de l’opéron rrn, et une autre de type Taqman en temps réel, basée sur des amorces publiées et visant un élément d’insertion génomique, ont été évaluées. La détection de Cmi dans les semences de luzerne a été facilitée par l’incubation d’échantillons de graines dans un milieu nutritif favorisant la croissance de Cmi, suivie de l’extraction de l’ADN de la fraction bactérienne afin de l’utiliser comme matrice pour les réactions de la PCR. Une épreuve biologique de type Taqman en temps réel, ainsi que la confirmation subséquente de l’identité de l’amplicon par l’analyse des points de dissociation rendue possible par l’ajout d’EvaGreen au mélange, s’est avérée des plus utiles lors d’analyses de routine effectuées au laboratoire de diagnostic. La possibilité de confirmer la présence de Cmi dans les échantillons positifs à la PCR lors d’épreuves biologiques sur des plantules de luzerne a également été explorée et a nécessité la vérification, à l’aide des PCR traditionnelle et en temps réel, de la présence d’infection par Cmi chez les plantules dont les racines avaient été inoculées. Mots-clés : luzerne, Medicago sativa, évaluation des semences, PCR, épreuve Taqman, analyse des points de dissociation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,156 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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