Species Diversity of <i>Dickeya</i> and <i>Pectobacterium</i> Causing Potato Blackleg Disease in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Potato blackleg is caused by a diverse species of pectinolytic bacteria. In Pakistan, approximately 90% of the pathogens involved belong to Pectobacterium atrosepticum. Survey (2014 to 2017), sampling, and isolation from different potato growing areas of Punjab, Pakistan depicted an overall disease incidence of approximately 15%. Thirty-six pectinolytic strains confirmed through biochemical and pathogenicity testing were characterized via gapA gene to identify them at the species level. To further validate the identification, one strain from each species SS26 (P. atrosepticum), SS28 (Pectobacterium polaris), SS70 (Dickeya dianthicola), SS90 (Pectobacterium parmentieri), SS95 (Pectobacterium punjabense), and SS96 (Pectobacterium versatile) were selected for draft genome sequencing and multilocus sequence analysis of 13 housekeeping genes (fusA, rpoD, acnA, purA, gyrB, recA, mdh, mtlD, groEL, secY, glyA, gapA, and rplB). Phylogenetic analysis revealed considerable genetic diversity in the genus Pectobacterium. In silico DNA–DNA hybridization and average nucleotide identity values of the strains selected for genome sequencing were determined with other reference Pectobacterium and Dickeya strains. Moreover, all six representative strains were also phenotypically characterized on the basis of metabolism of different carbon sources. Overall, on the basis of genotypic and phenotypic characteristics, these 36 isolates were grouped into six species: P. atrosepticum, P. versatile, P. parmentieri, P. polaris, P. punjabense, and D. dianthicola.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».