Quantitative molecular diagnostic assays of grain washes for Claviceps purpurea are correlated with visual determinations of ergot contamination
Notice bibliographique
Résumé
We examined the epiphytic microbiome of cereal grain using the universal barcode chaperonin-60 (cpn60). Microbial community profiling of seed washes containing DNA extracts prepared from field-grown cereal grain detected sequences from a fungus identified only to Class Sordariomycetes. To identify the fungal sequence and to improve the reference database, we determined cpn60 sequences from field-collected and reference strains of the ergot fungus, Claviceps purpurea. These data allowed us to identify this fungal sequence as deriving from C. purpurea, and suggested that C. purpurea DNA is readily detectable on agricultural commodities, including those for which ergot was not identified as a grading factor. To get a sense of the prevalence and level of C. purpurea DNA in cereal grains, we developed a quantitative PCR assay based on the fungal internal transcribed spacer (ITS) and applied it to 137 samples from the 2014 crop year. The amount of Claviceps DNA quantified correlated strongly with the proportion of ergot sclerotia identified in each grain lot, although there was evidence that non-target organisms were responsible for some false positives with the ITS-based assay. We therefore developed a cpn60-targeted loop-mediated isothermal amplification assay and applied it to the same grain wash samples. The time to positive displayed a significant, inverse correlation to ergot levels determined by visual ratings. These results indicate that both laboratory-based and field-adaptable molecular diagnostic assays can be used to detect and quantify pathogen load in bulk commodities using cereal grain washes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».