Quantification of seedborne infection by <i>Rhynchosporium secalis</i> in barley using competitive PCR
Notice bibliographique
Résumé
The potential of the competitive polymerase chain reaction (PCR) assay for quantification of seedborne infection by Rhynchosporium secalis in barley was examined using a primer set (RS1 and RS3) derived from the internal transcribed spacer (ITS) regions of ribosomal RNA genes of this pathogen. Introduction of a heterologous internal control, which competes for the same primer set in the conventional PCR assay, allowed for detection and quantification of R. secalis fungal biomass. In order to generate a standard calibration curve, DNA prepared from infected seeds with different levels of R. secalis infection was subjected to competitive PCR assay. The resulting PCR product ratio for each PCR reaction ( R. secalis ‐amplified DNA/internal control template‐amplified DNA) increased proportionally with increasing levels of infected seed DNA in the reaction mixture. Naturally infected seed lots collected from 1995 to 1999 were used to demonstrate the potential of the competitive PCR assay as an alternative seed health testing method. The results from this competitive PCR assay were compared with those from conventional visual disease assessment and an agar plate assay. Although relatively good correlation between visual disease assessment and the competitive PCR was found in the case of artificially mixed seed samples, there was poor correlation in the experiments using naturally infected seed samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».