Rapid identification of <i>Erwinia amylovora</i> and <i>Pseudomonas syringae</i> species and characterization of <i>E. amylovora</i> streptomycin resistance using quantitative PCR assays
Notice bibliographique
Résumé
Erwinia amylovora and Pseudomonas syringae are bacterial phytopathogens responsible for considerable yield losses in commercial pome fruit production. The pathogens, if left untreated, can compromise tree health and economically impact entire commercial fruit productions. Historically, the choice of effective control methods has been limited. The use of antibiotics was proposed as an effective control method. The identification of these pathogens and screening for the presence of antibiotic resistance is paramount in the adoption and implementation of disease control methods. Molecular tests have been developed and accepted for identification and characterization of these disease-causing organisms. We improved existing molecular tests by developing methods that are equal or superior in robustness for identifying E. amylovora or P. syringae while being faster to execute. In addition, the real-time PCR-based detection method for E. amylovora provided complementary information on the susceptibility or resistance to streptomycin of individual isolates. Finally, we describe a methodology and results that compare the aggressiveness of the different bacterial isolates on four apple cultivars. We show that bacterial isolates exhibit different behaviors when brought into contact with various apple varieties and that the hierarchical clustering of symptom severity indicates a population structure, suggesting a genetic basis for host cultivar specificity.
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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 ».