Molecular Diagnostic Tools for Detection and Differentiation of Phytoplasmas Based on Chaperonin-60 Reveal Differences in Host Plant Infection Patterns
Notice bibliographique
Résumé
Phytoplasmas ('Candidatus Phytoplasma' spp.) are insect-vectored bacteria that infect a wide variety of plants, including many agriculturally important species. The infections can cause devastating yield losses by inducing morphological changes that dramatically alter inflorescence development. Detection of phytoplasma infection typically utilizes sequences located within the 16S-23S rRNA-encoding locus, and these sequences are necessary for strain identification by currently accepted standards for phytoplasma classification. However, these methods can generate PCR products >1400 bp that are less divergent in sequence than protein-encoding genes, limiting strain resolution in certain cases. We describe a method for accessing the chaperonin-60 (cpn60) gene sequence from a diverse array of 'Ca.Phytoplasma' spp. Two degenerate primer sets were designed based on the known sequence diversity of cpn60 from 'Ca.Phytoplasma' spp. and used to amplify cpn60 gene fragments from various reference samples and infected plant tissues. Forty three cpn60 sequences were thereby determined. The cpn60 PCR-gel electrophoresis method was highly sensitive compared to 16S-23S-targeted PCR-gel electrophoresis. The topology of a phylogenetic tree generated using cpn60 sequences was congruent with that reported for 16S rRNA-encoding genes. The cpn60 sequences were used to design a hybridization array using oligonucleotide-coupled fluorescent microspheres, providing rapid diagnosis and typing of phytoplasma infections. The oligonucleotide-coupled fluorescent microsphere assay revealed samples that were infected simultaneously with two subtypes of phytoplasma. These tools were applied to show that two host plants, Brassica napus and Camelina sativa, displayed different phytoplasma infection patterns.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».