Molecular Methods to Detect and Quantify Botryosphaeriaceae Inocula Associated With Grapevine Dieback in Australia
Notice bibliographique
Résumé
Botryosphaeria dieback, caused by species of Botryosphaeriaceae, is an important grapevine trunk disease in Australia. Inocula produced by the pathogens are primarily dispersed by rain splash and wind and infect pruning wounds leading to cankers, dieback, and eventually death of vines. The objective of this study was to develop molecular tools to detect and quantify Botryosphaeriaceae inocula from the environment. These tools are essential for investigating spore dispersal patterns of Botryosphaeriaceae pathogens in Australian vineyards. DNA extraction protocols were evaluated and one modified protocol was found suitable for extracting Botryosphaeriaceae DNA from artificially and naturally inoculated Burkard volumetric spore sampler tapes. Multispecies primers and a hydrolysis probe for quantitative PCR (qPCR) were further developed to detect and quantify Botryosphaeriaceae inocula from environmental samples. Specificity tests showed that the multispecies primers were able to amplify the DNA of 10 Botryosphaeriaceae species (58 isolates) found in Australia while none of the 27 nontarget fungal species (90 isolates) tested were amplified. The qPCR assay was suitable for amplifying purified DNA, synthetic DNA fragments (gBlocks), and mixed DNA from spore trap tapes. The qPCR method developed in this study was shown to be rapid and sensitive in detecting Botryosphaeriaceae inocula from the environment using spore traps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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 ».