A high‐throughput turbidimetric method for quantitative preparation of <i>Plasmodiophora brassicae</i> inoculum for bioassays
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Clubroot caused by Plasmodiophora brassicae is one of the major diseases on cruciferous crops. This disease has been a problem all over the world and led to serious economic losses in cruciferous crop production. The improvement of clubroot management is dependent on the effectiveness of bioassays on pathogenicity or plant resistance. P. brassicae resting spore inoculum prepared from clubroot tissues was widely used in bioassays. Traditionally, resting spore concentration was measured by visual counting with a haemocytometer; however, this method is time‐consuming, labour intensive and with poor repeatability due to the tiny size of resting spores. In this study, we established a turbidimetric method to measure P. brassicae resting spore concentration of the inoculum. A regression curve was generated by plotting optical density of gradiently diluted resting spore suspension against the corresponding resting spore concentrations, which resulted in a logarithmic regression equation. This method was validated and proved to be robust and effective in determining resting spore concentration of different samples, and was further confirmed by bioassay of infection and clubroot development. In conclusion, we established a standard protocol to prepare P. brassicae inoculum and provided an effective method for resting spore concentration determination. The results of this study can be widely used in research activities on clubroot sustainable management when an effective assessment of P. brassicae biomass is needed.
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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 ».