Molecular diagnostic assays based on cpn60 UT sequences reveal the geographic distribution of subgroup 16SrXIII-(A/I)I phytoplasma in Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Geographically diverse samples from strawberry exhibiting symptoms of Strawberry Green Petal (SbGP), periwinkle plants with virescence, and blackberry, blueberry, and raspberry plants displaying yellowing and inedible fruits, were assayed for the presence of phytoplasma DNA. PCR targeting the 16S rRNA-encoding gene and chaperonin-60 (cpn60) showed that the plants were infected with phytoplasma subgroup16SrXIII-(A/I)I (SbGP/MPV). To examine the geographic distribution of this pathogen in Mexico, we designed an array of cpn60-targeted molecular diagnostic assays for SbGP/MPV phytoplasma. A fluorescent microsphere hybridization assay was designed that was capable of detecting SbGP/MPV phytoplasma in infected plant tissues, successfully differentiating it from other known phytoplasma cpn60 UT sequences, while identifying a double infection with SbGP/MPV and aster yellows (16SrI) phytoplasma. Two quantitative assays, quantitative real-time PCR (qRT-PCR) and droplet digital PCR (ddPCR), gave similar results in infected samples. Finally, a loop-mediated isothermal amplification (LAMP) assay provided rapid detection of SbGP/MPV phytoplasma DNA. Application of these assays revealed that SbGP/MPV phytoplasma is widely distributed in Central Mexico, with positive samples identified from eleven localities within three states separated by hundreds of kilometres. These results also provide tools for determining the presence and geographic distribution of this pathogen in plant and insect samples in other localities.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».