Using a Genome-Based PCR Primer Prediction Pipeline to Develop Molecular Diagnostics for the Turfgrass Pathogen <i>Acidovorax avenae</i>
Notice bibliographique
Résumé
Acidovorax avenae is the causal agent of bacterial etiolation and decline (BED) of creeping bentgrass, a poorly understood and often misdiagnosed disease that can result in considerable aesthetic and functional damage to golf course putting greens. Current diagnostics of BED are based on laborious culture-based methods. In this work, we employed a novel alignment-free primer prediction pipeline to design diagnostic primers for turfgrass-pathogenic A. avenae using 15 draft genomes of closely related target and nontarget Acidovorax spp. as input. Twenty candidate primer sets specific to turfgrass-pathogenic A. avenae were designed. The specificity and sensitivity of these primer sets were validated via a traditional polymerase chain reaction (PCR) and a real-time PCR assay. Primer sets 0017 and 0019 coupled with an internal oligo probe showed optimal sensitivity and specificity when evaluated with the target pathogen, closely related bacterial species, and microorganisms that inhabit the same host and soil environment. Finally, the accuracy of the newly developed real-time PCR assay was evaluated to detect BED pathogens from BED-symptomatic and asymptomatic turfgrass samples. The diagnostic results produced by the real-time PCR assay were consistent with results of a cultural-based method. This assay will allow quicker and more effective detection of the BED pathogen, thus potentially reducing misdiagnoses and unnecessary usage of fungicides.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 0,004 |
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 ».