Genome-Enhanced Detection and Identification (GEDI) of plant pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Plant diseases caused by fungi and Oomycetes represent worldwide threats to crops and forest ecosystems. Effective prevention and appropriate management of emerging diseases rely on rapid detection and identification of the causal pathogens. The increase in genomic resources makes it possible to generate novel genome-enhanced DNA detection assays that can exploit whole genomes to discover candidate genes for pathogen detection. A pipeline was developed to identify genome regions that discriminate taxa or groups of taxa and can be converted into PCR assays. The modular pipeline is comprised of four components: (1) selection and genome sequencing of phylogenetically related taxa, (2) identification of clusters of orthologous genes, (3) elimination of false positives by filtering, and (4) assay design. This pipeline was applied to some of the most important plant pathogens across three broad taxonomic groups: Phytophthoras (Stramenopiles, Oomycota), Dothideomycetes (Fungi, Ascomycota) and Pucciniales (Fungi, Basidiomycota). Comparison of 73 fungal and Oomycete genomes led the discovery of 5,939 gene clusters that were unique to the targeted taxa and an additional 535 that were common at higher taxonomic levels. Approximately 28% of the 299 tested were converted into qPCR assays that met our set of specificity criteria. This work demonstrates that a genome-wide approach can efficiently identify multiple taxon-specific genome regions that can be converted into highly specific PCR assays. The possibility to easily obtain multiple alternative regions to design highly specific qPCR assays should be of great help in tackling challenging cases for which higher taxon-resolution is needed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».