Genetic Analyses of Saprolegnia Strains Isolated from Salmonid Fish of Different Geographic Origin Document the Connection between Pathogenicity and Molecular Diversity
Notice bibliographique
Résumé
Saprolegnia parasitica is recognized as one of the most important oomycetes pests of salmon and trout species. The amplified fragment length polymorphism (AFLP) and method sequence data of the internal transcribed spacer (ITS) were used to study the genetic diversity and relationships of Saprolegnia spp. collected from Canada, Chile, Japan, Norway and Scotland. AFLP analysis of 37 Saprolegnia spp. isolates using six primer combinations gave a total of 163 clear polymorphic bands. Bayesian cluster analysis using genetic similarity divided the isolates into three main groups, suggesting that there are genetic relationships among the isolates. The unweighted pair group method with arithmetic mean (UPGMA) and principal coordinate analysis (PCO) confirmed the pattern of the cluster analyses. ITS analyses of 48 Saprolegnia sequences resulted in five well-defined clades. Analysis of molecular variance (AMOVA) revealed greater variation within countries (91.01%) than among countries (8.99%). We were able to distinguish the Saprolegnia isolates according to their species, ability to produce oogonia with and without long spines on the cysts and their ability to or not to cause mortality in salmonids. AFLP markers and ITS sequencing data obtained in the study, were found to be an efficient tool to characterize the genetic diversity and relationships of Saprolegnia spp. The comparison of AFLP analysis and ITS sequence data using the Mantel test showed a very high and significant correlation (r2 = 0.8317).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».