Differentiation of entomopathogenic fungus Beauveria bassiana (Ascomycetes: Hypocreales) isolates by PCR-RFLP
Notice bibliographique
Résumé
The entomopathogenic fungus Beauveria bassiana is a promising biological control agent of several insect pests in agriculture. Molecular approaches (PCR, DNA sequence analysis and PCR-RFLP) were used in our research as tools for the identification of different B. bassiana isolates. Our work consisted in identifying the 18S, ITS1, 5.8S, ITS2 and 28S regions of B. bassiana ribosomal DNA. The DNA sequences of the amplified regions showed that the 18S rDNA is the most conserved unit, with a high homology (99.5%) between the isolates studied, while the 3’ end of the 28S rDNA has a great variability, which makes it possible to differentiate the isolates. The PCR-RFLP method was used to monitor isolates of B. bassiana and distinguish them in a target pest, Lygus lineolaris. This method involved two main steps. First, PCR was used to amplify a region of the 28S gene of B. bassiana. Second, this PCR product was digested using restriction endonucleases, and the fragments produced were compared using gel electrophoresis. Because of the high specificity and sensitivity of PCR-RFLP, it was possible to discriminate between B. bassiana isolates using spores scraped from the surface of an infected insect as 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».