Grapevine Virology in the Third-Generation Sequencing Era: From Virus Detection to Viral Epitranscriptomics
Notice bibliographique
Résumé
Among all economically important plant species in the world, grapevine (Vitis vinifera L.) is the most cultivated fruit plant. It has a significant impact on the economies of many countries through wine and fresh and dried fruit production. In recent years, the grape and wine industry has been facing outbreaks of known and emerging viral diseases across the world. Although high-throughput sequencing (HTS) has been used extensively in grapevine virology, the application and potential of third-generation sequencing have not been explored in understanding grapevine viruses and their impact on the grapevine. Nanopore sequencing, a third-generation technology, can be used for direct sequencing of both RNA and DNA with minimal infrastructure. Compared to other HTS methods, the MinION nanopore platform is faster and more cost-effective and allows for long-read sequencing. Due to the size of the MinION device, it can be easily carried for field viral disease surveillance. This review article discusses grapevine viruses and their diagnostic methods, the principle of nanopore sequencing technology and its application in grapevine virus detection, virus–plant interactions, as well as the characterization of viral RNA modifications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».