Single Nucleotide Polymorphism-Based Diagnostic System for Crop-Associated <i>Sclerotinia</i> Species
Notice bibliographique
Résumé
A molecular diagnostic system using single nucleotide polymorphisms (SNPs) was developed to identify four Sclerotinia species: S. sclerotiorum (Lib.) de Bary, S. minor Jagger, S. trifoliorum Erikss., and the undescribed species Sclerotinia species 1. DNAs of samples are hybridized with each of five 15-bp oligonucleotide probes containing an SNP site midsequence unique to each species. For additional verification, hybridizations were performed using diagnostic single nucleotide substitutions at a 17-bp sequence of the calmodulin locus. The accuracy of these procedures was compared to that of a restriction fragment length polymorphism (RFLP) method based on Southern hybridizations of EcoRI-digested genomic DNA probed with the ribosomal DNA-containing plasmid probe pMF2, previously shown to differentiate S. sclerotiorum, S. minor, and S. trifoliorum. The efficiency of the SNP-based assay as a diagnostic test was evaluated in a blind screening of 48 Sclerotinia isolates from agricultural and wild hosts. One isolate of Botrytis cinerea was used as a negative control. The SNP-based assay accurately identified 96% of Sclerotinia isolates and could be performed faster than RFLP profiling using pMF2. This method shows promise for accurate, high-throughput species identification.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».