Detection of blueberry stunt phytoplasma in Eastern Canada using cpn60-based molecular diagnostic assays
Notice bibliographique
Résumé
Blueberry stunt phytoplasma (BBSP; 'Candidatus Phytoplasma asteris') is an insect-vectored plant pathogen that causes severe yield losses in blueberry (Vaccinium corymbosum), which is the most valuable fruit crop in Canada. Rapid, field-based diagnostic assays are desirable tools for the control of BBSP, as part of an integrated, proactive approach to production management termed biovigilance. We designed and validated a chaperonin-60 (cpn60)-targeted LAMP assay for detection of BBSP, providing a rapid, low cost, field-deployable diagnostic option. Our validation demonstrates that the assay is reproducible, with high analytical specificity and improved sensitivity when compared with 16S rRNA nested PCR. We applied the validated LAMP assay to nearly 2000 blueberry samples from Québec and Nova Scotia over three growing seasons (2016-2018). Our surveys revealed that BBSP is present in most sites across both provinces, though detection of the pathogen in individual plants varied in different tissues across sampling dates and across years, and evidence of spread between plants was limited. To quantify pathogen load in select plants, we designed additional qPCR and ddPCR assays, also based on cpn60. We found that pathogen load fluctuates in individual plants, both within and between growing seasons. Finally, we designed an interactive map to visualize the results of our surveys. These results provide a validated diagnostic assay that can be used as part of a biovigilance strategy for detecting and controlling infections caused by BBSP.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».