Intensive and extensive sampling techniques used to measure genetic diversity of <i>Ustilago tritici</i> , using virulence and DNA polymorphism
Notice bibliographique
Résumé
Assessment of genetic variability within a natural population of a pathogen is dependent on obtaining a genetically diverse collection of isolates for analysis. Collections of isolates of Ustilago tritici are traditionally made by sampling one smutted head of wheat per field from a large number of fields over a large area. However, there is little evidence that extensively sampling one smutted head from each of many fields over a large area yields a more genetically diverse collection of isolates than intensively sampling many smutted heads from each of a few fields. The objective of this study was to compare genetic diversity derived from intensive sampling of U. tritici (80 isolates from 4 fields) with that derived from extensive sampling (81 isolates from 81 fields). Genetic diversity was measured using virulence data and amplified fragment length polymorphism (AFLP). The virulence of the isolates was assessed on five differential hosts, and the AFLP data were obtained using 10 selective primers that yielded 23 polymorphic bands. Genetic diversity was similar within the extensive- and the intensive-sampling collections, when measured using virulence data, but it was more variable within the intensive-sampling collection than within the extensive-sampling collection, when measured using AFLP. In general, the results of AFLP analysis indicated a higher degree of genetic variability than did the virulence data. The results also indicated that host genotypes can strongly influence the genetic variability within populations of an obligate pathogen like U. tritici when this variability is measured on virulence data, but that host genotype has a weaker influence on diversity measured by AFLP.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».