Systematic Development of<i>Phytophthora</i>Species-Specific Mitochondrial Diagnostic Markers for Economically Important Members of the Genus
Notice bibliographique
Résumé
The genus Phytophthora contains many invasive species to the U.S.A. that have the potential to cause significant damage to agriculture and native ecosystems. A genus and species-specific diagnostic assay was previously reported based on mitochondrial gene order differences that allowed for the systematic development of 14 species-specific TaqMan probes for pathogen detection ( Bilodeau et al. 2014 ). In this study, an additional 32 species-specific TaqMan probes for detection of primarily invasive species have been validated against 145 Phytophthora taxa as well as a range of Pythium and plant DNA samples. All validated probes were found to be species-specific and could be multiplexed with a genus-specific probe. The lower limit of linear detection using purified genomic DNA ranged from 1 to 100 fg in all assays. In addition, 124 unique TaqMan probes for Phytophthora spp. developed in silico are presented, which, if testing confirms they are species-specific, will provide diagnostic capabilities for approximately 89% of the genus. To enhance sensitivity of detection for several species that contained a single nucleotide polymorphism (SNP) in the reverse primer, a second primer was developed that is added in a small amount to the master mix. Furthermore, a PCR-RFLP system was developed that could be used to identify individual species when multiple species are present in a sample, without requiring cloning or sequencing. Several experiments were also conducted to compare various qPCR thermal cyclers and independent validation experiments with another research laboratory to identify possible limitations when the assays are used on a range of equipment in different labs. This system represents a comprehensive, hierarchal approach to increase the detection capability and provide tools to help prevent the introduction of invasive Phytophthora species.
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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 | 0,001 | 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 ».