Towards Improved Detection and Identification of Rust Fungal Pathogens in Environmental Samples Using a Metabarcoding Approach
Notice bibliographique
Résumé
The dispersion of fungal inocula such as the airborne spores of rust fungi (Pucciniales) can be monitored through metabarcoding of the internal transcribed spacer 2 (ITS2) of the rRNA gene in environmental DNAs. This method is largely dependent on a high-quality reference database (refDB) and primers with proper taxonomic coverage and specificity. For this study, a curated ITS2 reference database (named CR-ITS2-refDB) comprising representatives of the major cereal rust fungi and phylogenetically related species was compiled. Interspecific and intraspecific variation analyses suggested that the ITS2 region had reasonable discriminating power for the majority of the Puccinia species or species complexes in the database. In silico evaluation of nine forward and seven reverse ITS2 primers, including three newly designed, revealed marked variation in DNA amplification efficiency for the rusts. We validated the theoretical assessment of rust-enhanced (Rust2inv/ITS4var_H) and universal fungal (ITS9F/ITS4) ITS2 primer pairs by profiling the airborne rust fungal communities from environmental samples via a metabarcoding approach. Species- or subspecies-level identification of the rusts was improved by use of CR-ITS2-refDB and the Automated Oligonucleotide Design Pipeline (AODP), which identified all mutations distinguishing highly conserved DNA markers between close relatives. A generic bioinformatics pipeline was developed, including all steps used in this study from in silico evaluation of primers to accurate identification of short metabarcodes at the level of interest for defining phytopathogens. The results highlight the importance of primer selection, refDBs that are resolved to reflect phylogenetic relationships, and the use of AODP for improving the reliability of metabarcoding in phytopathogen biosurveillance.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».