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Enregistrement W2903975653 · doi:10.1371/journal.pone.0208862

Characterization of grapevine leafroll-associated virus 3 genetic variants and application towards RT-qPCR assay design

2018· article· en· W2903975653 sur OpenAlexafffund
Alfredo Díaz-Lara, Vicki Klaassen, Kristian Stevens, Mysore R. Sudarshana, Adib Rowhani, Hans J. Maree, Kar Mun Chooi, Arnaud G. Blouin, Nuredin Habili, Yashu Song, Kamyar Aram, Kari Arnold, Monica L. Cooper, Lynn Wunderlich, Mark C. Battany, Larry J. Bettiga, Rhonda J. Smith, Rachelle Bester, Huogen Xiao, Baozhong Meng, John E. Preece, Deborah Golino, Maher Al Rwahnih

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversidade de Santiago de CompostelaNew Zealand Institute for Plant and Food Research LimitedCalifornia Department of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiologyGenBankVirusPhylogenetic treeVirologyGeneticsGenomeComputational biologyReverse geneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grapevine leafroll-associated virus 3 (GLRaV-3) is the most widely prevalent and economically important of the complex of RNA viruses associated with grapevine leafroll disease (GLD). Phylogenetic studies have grouped GLRaV-3 isolates into nine different monophyletic groups and four supergroups, making GLRaV-3 a genetically highly diverse virus species. In addition, new divergent variants have been discovered recently around the world. Accurate identification of the virus is an essential component in the management and control of GLRaV-3; however, the diversity of GLRaV-3, coupled with the limited sequence information, have complicated the development of a reliable detection assay. In this study, GLRaV-3 sequence data available in GenBank and those generated at Foundation Plant Services, University of California-Davis, was used to develop a new RT-qPCR assay with the capacity to detect all known GLRaV-3 variants. The new assay, referred to as FPST, was challenged against samples that included plants infected with different GLRaV-3 variants and originating from 46 countries. The FPST assay detected all known GLRaV-3 variants, including the highly divergent variants, by amplifying a small highly conserved region in the 3' untranslated terminal region (UTR) of the virus genome. The reliability of the new RT-qPCR assay was confirmed by an enzyme linked immunosorbent assay (ELISA) that can detect all known GLRaV-3 variants characterized to date. Additionally, three new GLRaV-3 divergent variants, represented by four isolates, were identified using a hierarchical testing process involving the FPST assay, GLRaV-3 variant-specific assays and high-throughput sequencing analysis. These variants were distantly related to groups I, II, III, V, VI, VII and IX, but much similar to GLRaV-3 variants with no assigned group; thus, they may represent new clades. Finally, based on the phylogenetic analysis, a new GLRaV-3 subclade is proposed and named as group X.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations57
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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