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Enregistrement W2962966987 · doi:10.1186/s43008-019-0011-9

Genome sequencing and comparison of five Tilletia species to identify candidate genes for the detection of regulated species infecting wheat

2019· article· en· W2962966987 sur OpenAlexafffund
Hai D. T. Nguyen, Tahera Sultana, Prasad Kesanakurti, Sarah Hambleton

Notice bibliographique

RevueIMA Fungus · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensUniversity of GuelphVineland Research and Innovation CentreAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Food Inspection Agency
Mots-clésBiologyGenomeGeneGeneticsCandidate geneDNA sequencingComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tilletia species cause diseases on grass hosts with some causing bunt diseases on wheat ( Triticum ). Two of the four species infecting wheat have restricted distributions globally and are subject to quarantine regulations to prevent their spread to new areas. Tilletia indica causes Karnal bunt and is regulated by many countries while the non-regulated T. walkeri is morphologically similar and very closely related phylogenetically, but infects ryegrass ( Lolium ) and not wheat. Tilletia controversa causes dwarf bunt of wheat (DB) and is also regulated by some countries, while the closely related but non-regulated species, T. caries and T. laevis , both cause common bunt of wheat (CB). Historically, diagnostic methods have relied on cryptic morphology to differentiate these species in subsamples from grain shipments. Of the DNA-based methods published so far, most have focused on sequence variation among tested strains at a single gene locus. To facilitate the development of additional molecular assays for diagnostics, we generated whole genome data for multiple strains of the two regulated wheat pathogens and their closest relatives. Depending on the species, the genomes were assembled into 907 to 4633 scaffolds ranging from 24 Mb to 30 Mb with 7842 to 9952 gene models predicted. Phylogenomic analyses confirmed the placement of Tilletia in the Exobasidiomycetes and showed that T. indica and T. walkeri were in one clade whereas T. controversa , T. caries and T. laevis grouped in a separate clade. Single copy and species-specific genes were identified by orthologous group analysis. Unique species-specific genes were identified and evaluated as suitable markers to differentiate the quarantine and non-quarantine species. After further analyses and manual inspection, primers and probes for the optimum candidate genes were designed and tested in silico, for validation in future wet-lab studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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