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Enregistrement W2115310056 · doi:10.1111/j.1365-3059.2006.01559.x

Quantification of <i>Cylindrocarpon destructans</i> f. sp. <i>panacis</i> in soils by real‐time PCR

2006· article· en· W2115310056 sur OpenAlexafffund
Gavin Kernaghan, R. D. Reeleder, S. M. T. Hoke

Notice bibliographique

RevuePlant Pathology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Resistance and Genetics
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésGinsengBiologyPathogenSoil waterCropHorticultureAgronomyRoot rotVeterinary medicineReal-time polymerase chain reactionBotanyMicrobiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ginseng ( Panax quinquefolius ) is an important cash crop in various regions of North America, but yields are often reduced by various root pathogens. A quantitative real‐time PCR (qPCR) assay for Cylindrocarpon destructans f. sp. panacis (CDP), the cause of a root rot and replant disease which discourages successive cropping of ginseng on the same site, was developed to quantify the levels of this pathogen in soils previously cropped with ginseng. DNA was extracted from 5‐g samples of soil. In pasteurized soils which were re‐infested with varying levels of the pathogen, qPCR estimates of pathogen DNA were significantly correlated with disease severity ( r = 0·494) and with counts of colony‐forming units ( r = 0·620) obtained with an agar medium. In several naturally infested field soils, qPCR estimates of CDP‐DNA concentration were significantly correlated with disease severity ( r = 0·765) and these concentrations were estimated to range from 0 to 1·48 ng g −1 dried soil. A principal components analysis did not show any strong relationships between soil chemistry factors and the concentration of pathogen DNA. The approach outlined here allows the quantification of current populations of CDP in soil many years after ginseng cultivation and the prediction of disease severity in future crops. The method should be generally applicable to root diseases of many crops.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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