Improved extraction of <i>Rhizoctonia</i> and <i>Pythium</i> DNA from wheat roots and soil samples using pressure cycling technology
Notice bibliographique
Résumé
Soilborne pathogens are important biotic factors in yield reduction in the dryland cereal production region of the Pacific Northwest. Rhizoctonia solani AG-8, Rhizoctonia oryzae, and Pythium spp. are causal agents of root rot, bare patch, and damping-off of wheat (Triticum aestivum) and barley (Hordeum vulgare). Although these pathogens can be rapidly and specifically quantified using quantitative real-time PCR, the extraction of Rhizoctonia DNA from agricultural samples is often inconsistent, especially at low pathogen population densities. Using a novel extraction system that uses pressure cycling technology (PCT), we improved the extraction of R. solani AG-8 DNA up to 16-fold and of P. abappressorium DNA up to 2-fold from three types of agricultural soils compared with a bead beating extraction method. PCT also yielded quantifiable amounts of R. solani AG-8 and R. oryzae DNA from lyophilized wheat roots that were otherwise recalcitrant to homogenization. Furthermore, the extractions were so consistent that pathogen quantification generally could be derived from two rather than three or four replicated extracts. Because PCT is performed in a closed system and minimizes sample shearing and heating, it confers a substantial advantage over conventional extraction systems. Here, we report for the first time the application of PCT in a laboratory setting for the improved extraction and quantification of three types of soilborne pathogens in soil samples. The effectiveness of PCT for three soils suggests that it will be beneficial for other hard-to-extract pathogen samples.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».