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Enregistrement W3122768045 · doi:10.1371/journal.pone.0245333

MinION Nanopore-based detection of Clavibacter nebraskensis, the corn Goss’s wilt pathogen, and bacteriomic profiling of necrotic lesions of naturally-infected leaf samples

2021· article· en· W3122768045 sur OpenAlexafffundabout
Renlin Xu, Lorne R. Adam, Julie Chapados, Atta Soliman, Fouad Daayf, James T. Tambong

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogenic Bacteria Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésBiologyMicrobiologyNanopore sequencingPathogenPseudomonas syringaeMinion16S ribosomal RNAAmpliconBacteriaPolymerase chain reactionGeneGeneticsDNA sequencing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Goss's bacterial wilt pathogen, Clavibacter nebraskensis, of corn is a candidate A1 quarantine organism; and its recent re-emergence and spread in the USA and Canada is a potential biothreat to the crop. We developed and tested an amplicon-based Nanopore detection system for C. nebraskensis (Cn), targeting a purine permease gene. The sensitivity (1 pg) of this system in mock bacterial communities (MBCs) spiked with serially diluted DNA of C. nebraskensis NCPPB 2581T is comparable to that of real-time PCR. Average Nanopore reads increased exponentially from 125 (1pg) to about 6000 reads (1000 pg) after a 3-hr run-time, with 99.0% of the reads accurately assigned to C. nebraskensis. Three run-times were used to process control MBCs, Cn-spiked MBCs, diseased and healthy leaf samples. The mean Nanopore reads doubled as the run-time is increased from 3 to 6 hrs while from 6 to 12 hrs, a 20% increment was recorded in all treatments. Cn-spiked MBCs and diseased corn leaf samples averaged read counts of 5,100, 11,000 and 14,000 for the respective run-times, with 99.8% of the reads taxonomically identified as C. nebraskensis. The control MBCs and healthy leaf samples had 47 and 14 Nanopore reads, respectively. 16S rRNA bacteriomic profiles showed that Sphingomonas (22.7%) and Clavibacter (21.2%) were dominant in diseased samples while Pseudomonas had only 3.5% relative abundance. In non-symptomatic leaf samples, however, Pseudomonas (20.0%) was dominant with Clavibacter at 0.08% relative abundance. This discrepancy in Pseudomonas abundance in the samples was corroborated by qPCR using EvaGreen chemistry. Our work outlines a new useful tool for diagnosis of the Goss's bacterial wilt disease; and provides the first insight on Pseudomonas community dynamics in necrotic leaf lesions.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,253

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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