Differentiation of <i>Tilletia</i> Species by rep-PCR Genomic Fingerprinting
Notice bibliographique
Résumé
The potential of repetitive-sequence-based polymerase chain reaction (rep-PCR) fingerprinting of fungal genomic DNA as a rapid and simple alternative to random amplified polymorphic DNA (RAPD) analysis in the study of phylogenetic relationships, and also as a diagnostic method, was investigated with species of Tilletia. DNA primers (BOX, ERIC, and REP) corresponding to conserved repetitive element motifs, originally described in prokaryotes, were used to generate genomic fingerprints of T. indica, T. walkeri, T. controversa, T. laevis, T. tritici, T. goloskokovii, T. barclayana, and members of the T. fusca complex. Computer-assisted analysis of the database of combined fingerprints clearly distinguished each taxon and indicated phylo-genetic relationships consistent with previously reported RAPD analyses. There were three main clusters with isolates showing 35 to 40% similarity. Group 1 included T. indica and T. walkeri; group 2 included members of the T. fusca complex, as well as T. controversa, T. laevis, T. tritici, and T. goloskokovii; and group 3 included only T. barclayana. If, as is likely, the conserved repetitive element motifs on which this technique is based are widespread or universal in fungal species, rep-PCR shows strong potential, not only as a simple generic taxonomic tool, but also as a diagnostic method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».