Detection of living <i>Bursaphelenchus xylophilus</i> in wood, using reverse transcriptase loop‐mediated isothermal amplification (RT‐LAMP)
Notice bibliographique
Résumé
Summary Pinewood nematode (PWN), Bursaphelenchus xylophilus, the causal agent of pine wilt disease, is an inhabitant of native pine species of North America, where its presence has minor impact. In contrast, the introduction of this nematode to forests in Asia and Europe has devastated some pine stands and is recognized as a pest of significant phytosanitary concern by the National Plant Protection Organizations of several countries. The ability to detect PWN in internationally traded wood products is crucial to reduce the spread of this organism. Currently, the majority of molecular techniques for the detection of PWN rely on the presence of genomic DNA and thus fail to differentiate between living and dead PWN. The detection of dead nematodes could lead to unnecessary trade disruption. Therefore, accurate techniques for the detection of and differentiation between living and dead PWN are critical. We have developed a reverse transcription loop‐mediated isothermal amplification (RT‐LAMP) assay, which specifically identifies living PWN in wood by detecting the presence of mRNA encoding an expansin gene as a viability marker. This diagnostic method was found to be more sensitive, faster and less dependent on expensive laboratory equipment than PCR. In addition, unlike PCR, it allows for simple colour detection of amplification products. This method will help resolve disputes over the detection of PWN by clarifying whether it originates from live or dead organisms. Where approved treatments are implemented, unnecessary trade disruption will be avoided, thus protecting market access of wood products from PWN‐infested areas.
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».