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Enregistrement W3118947228

Implementation of a new method to identify Verticillium isolates affecting potato cultivars in Alberta

2018· article· en· W3118947228 sur OpenAlex
Jesse J.G. Holbein, Anne‐Sophie Tillault, Dmytro P. Yevtushenko

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueURSCA Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVerticillium wiltVerticilliumBiologyVerticillium dahliaeCropSolanum tuberosumCultivarMyceliumHorticultureBotanyAgronomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Potato (Solanum tuberosum L.) is the most important non-cereal crop in the world, with 300 million tons produced every year. Despite its economic importance, potato plants are susceptible to numerous diseases caused by fungi, bacteria, and viruses, that lead to tremendous financial losses for the industry. A common potato disease called Verticillium wilt, or potato early dying, is caused by fungi from the genus Verticillium. The two species that affect potato cultivars in Alberta are V. dahliae and V. albo-atrum. These soil-borne fungi affect xylem tissues preventing water intake causing dehydration in plants. This results in necrosis of the tissues and thus, leads to early plant mortality. Unfortunately, once a crop has developed disease symptoms, there is little that can be done to prevent harvest losses that year. This is why a fast and reliable method for early detection of the fungi is necessary. Traditionally, fungal identification is performed by observing morphological characteristics of mycelia on solid media with a microscope; however, it is time consuming, requires specialized skill set, and species identification can only be achieved by genome sequencing. We are currently implementing a new method developed by Inderbitzin et al. (2013) to identify the species of Verticillium isolates by detecting the presence of species-specific nucleotide sequences1. After extracting fungal DNA, a polymerization chain reaction (PCR) is conducted with species-specific primers for both V. dahlia and V. albo-atrum. By visualizing the presence of an amplified fragment on agarose gel, it is possible to determine the Verticillium species. We are testing and optimizing this method on eight non-identified pure Verticillium cultures isolated from fields in Alberta to determine their species. We are also working on the isolation of new Vertcillium cultures from seven potato plant samples collected during the past growing season across Southern Alberta that showed symptoms of Verticillium wilt. This will allow us to build a collection of Verticillium isolates for future genetic analysis. Overall, this new method will be a very powerful tool to detect the presence of Verticillium fungi in soil and plants before the emergence of any disease symptoms, which allows potato grower to control this disease in a timely manner preventing harvest losses. 1Inderbitzin P, Davis RM, Bostock RM, Subbarao KV (2013) Identification and Differentiation of Verticillium Species and V. longisporum Lineages by Simplex and Multiplex PCR Assays. PLoS ONE 8:e65990 *Indicates presenter

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.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,447

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,328 · 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