Molecular Detection of 10 of the Most Unwanted Alien Forest Pathogens in Canada Using Real-Time PCR
Notice bibliographique
Résumé
Invasive alien tree pathogens can cause significant economic losses as well as large-scale damage to natural ecosystems. Early detection to prevent their establishment and spread is an important approach used by several national plant protection organizations (NPPOs). Molecular detection tools targeting 10 of the most unwanted alien forest pathogens in Canada were developed as part of the TAIGA project (http://taigaforesthealth.com/). Forest pathogens were selected following an independent prioritization. Specific TaqMan real-time PCR detection assays were designed to function under homogeneous conditions so that they may be used in 96- or 384-well plate format arrays for high-throughput testing of large numbers of samples against multiple targets. Assays were validated for 1) specificity, 2) sensitivity, 3) precision, and 4) robustness on environmental samples. All assays were highly specific when evaluated against a panel of pure cultures of target and phylogenetically closely-related species. Sensitivity, evaluated by assessing the limit of detection (with a threshold of 95% of positive samples), was found to be between one and ten target gene region copies. Precision or repeatability of each assay revealed a mean coefficient of variation of 3.4%. All assays successfully allowed detection of target pathogen on positive environmental samples, without any non-specific amplification. These molecular detection tools will allow for rapid and reliable detection of 10 of the most unwanted alien forest pathogens in Canada.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».