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Enregistrement W2768768191 · doi:10.1094/pdis-01-17-0107-re

Development of a Real-Time RT-PCR for the Universal Detection of LChV1 and Study of the Seasonal Fluctuation of the Viral Titer in Sweet Cherry Cultivars

2017· article· en· W2768768191 sur OpenAlexfundno aff
Asimina Katsiani, Polyxeni G. Pappi, Antonio Olmos, Konstantinos Efthimiou, Varvara I. Maliogka, Nikolaos I. Katis

Notice bibliographique

RevuePlant Disease · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Social FundAgriculture and Agri-Food CanadaUniversität HamburgAristotle University of ThessalonikiConsiglio Nazionale delle RicercheEuropean Commission
Mots-clésBiologyTaqManPrunusTiterVirologyReal-time polymerase chain reactionGeminiviridaeReverse transcription polymerase chain reactionPlant virusPolymerase chain reactionVirusCapsidCultivarHorticultureGeneGeneticsGene expressionBegomovirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little cherry virus 1 (LChV1) is a sweet cherry pathogen which has lately been reported in other Prunus spp. LChV1 variability makes reliable detection a challenging undertaking. The objective of this work was to develop a rapid, sensitive, and reliable one-tube, real-time reverse-transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) for the detection and quantification of LChV1. Primers and a TaqMan probe were designed, using conserved regions of the capsid protein gene. Detection range was evaluated using several divergent viral isolates. The amplification efficiency of the method was estimated at 96.7%, whereas the detection limit was about 100 RNA copies. The protocol was applied in the study of virus fluctuation within leaves and phloem tissue throughout the year and the best periods to test and plant tissues to sample were determined. Comparative analysis of this method with a previously published nested RT-PCR revealed the higher analytical and diagnostic sensitivity of the new test, making it a reliable tool that can be used in routine testing and certification programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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