Application of Next Generation Sequencing for Diagnostic Testing of Tree Fruit Viruses and Viroids
Notice bibliographique
Résumé
Conventional detection of viruses and virus-like diseases of plants is accomplished using a combination of molecular, serological, and biological indexing. These are the primary tools used by plant virologists to monitor and ensure trees are free of known viral pathogens. The biological indexing assay, or bioassay, is considered to be the "gold standard" as it is the only method of the three that can detect new, uncharacterized, or poorly characterized viral disease agents. Unfortunately, this method is also the most labor intensive and can take up to three years to complete. Next generation sequencing (NGS) is a technology with rapidly expanding possibilities including potential applications for the detection of plant viruses. In this study, comparisons are made between tree fruit testing by conventional and NGS methods, to demonstrate the efficacy of NGS. A comparison of 178 infected trees, many infected with several viral pathogens, demonstrated that conventional and NGS were equally capable of detecting known viruses and viroids. Comparable results were obtained for 170 of 178 of the specimens. Of the remaining eight specimens, some discrepancies were observed between viruses detected by the two methods, representing less than 5% of the specimens. NGS was further demonstrated to be equal or superior for the detection of new or poorly characterized viruses when compared with a conventional bioassay. These results validated both the effectiveness of conventional virus testing methods and the use of NGS as an additional or alternative method for plant virus detection.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».