Evaluation of polyclonal-antibody-based immunoassays for detection of <i>Sclerotinia sclerotiorum</i> on canola petals, and prediction of stem rot
Notice bibliographique
Résumé
The potential for using polyclonal-antibody-based immunoassays for detection of Sclerotinia sclerotiorum on canola petals as part of a disease prediction model was investigated. A commercial ELISA kit designed for Sclerotinia homoeocarpa was evaluated for specificity to S. sclerotiorum in comparison to other Sclerotinia spp., and known phyllosphere fungi. This polyclonal-antibody-based kit cross-reacted with antigens from other Sclerotinia spp., and fungi, and absorbance values obtained from S. sclerotiorum-infested canola petals were poorly correlated with percentages of infested petals as determined by plating on semi-selective medium, except when petals were incubated at high humidity for 24 h at 20 degrees C-22 degrees C prior to ELISA evaluation. Additional polyclonal antibodies were prepared from mycelial and semi-purified cell wall antigens, and these antibodies were more specific to S. sclerotiorum than the ELISA kit. However, absorbance values obtained from S. sclerotiorum-infested canola petals were poorly correlated with percentages of infested petals as determined by plating on semi-selective medium. The results are discussed in relation to the use of polyclonal-antibody-based immunoassays for the prediction of epidemics or crop risk from sclerotinia stem rot of canola.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».