Detection and identification of selected cereal rust pathogens by TaqMan<sup>®</sup>real-time PCR
Notice bibliographique
Résumé
The rust species Puccinia graminis and P. striiformis sensu stricto are important cereal pathogens, most well-known for causing the diseases stem rust and stripe rust on wheat and generating significant yield losses. Early and accurate detection of the pathogens would facilitate effective control of the diseases. In the present study, we developed real-time PCR assays to detect the specific lineages that include the wheat pathogens for each species complex, as identified using multi-gene DNA sequence analyses. Four DNA loci, for a comprehensive set of target and closely related fungi collected from diverse hosts and geographic regions, were explored to search for suitable lineage-specific probes: β-tubulin (BT), cytochrome c oxidase subunit 1 (COI), rDNA internal transcribed spacer (ITS), and RNA polymerase II second largest subunit (RPB2). Four TaqMan® real-time PCR assays were designed based on either the BT or RPB2 genes: one targeting Puccinia Series Striiformis (PSBT), one targeting P. striiformis sensu stricto (PSstrRPB2), and two targeting the P. graminis lineages on wheat (Pg2+BT and Pg2RPB2). Sensitivities of the assays were determined to be 0.65 pg µL−1 (Pg2) and 5 pg µL−1 (PS). Specificity of each assay was confirmed using a broad diversity of rusts and other selected wheat-associated fungi. The ITS and COI loci were found to be unsuitable for diagnostic assay development but contributed phylogenetic signal to the multi-gene analyses.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».