Detection of <i>Xanthomonas translucens</i> pv. <i>undulosa</i>, pv. <i>translucens</i>, and pv. <i>secalis</i> by Quantitative PCR
Notice bibliographique
Résumé
A probe-based quantitative PCR (qPCR) protocol was developed for detection and evaluation of the wheat bacterial leaf streak pathogen Xanthomonas translucens pathovar (pv.) undulosa. The protocol can also detect X. translucens pv. translucens and X. translucens pv. secalis but can’t differentiate the three pathovars. When tested on nontarget DNA (i.e., from plant; bacteria other than X. translucens pv. undulosa, X. translucens pv. translucens, and X. translucens pv. secalis; and culture of microorganisms from wheat grains), the qPCR showed a high specificity. On purified X. translucens pv. undulosa DNA, the qPCR was more sensitive than a loop-mediated isothermal amplification assay. When DNA samples from a set of serial dilutions of X. translucens pv. undulosa cells were tested, the qPCR method could repeatedly generate quantification cycle (Cq) values from the dilutions containing ≥1,000 cells. Since 2 µl of the total 50 µl of DNA was used in one reaction, one qPCR reaction could detect the presence of the bacteria in samples containing as few as 40 bacterial cells. The qPCR could detect the bacteria from both infected grain and leaf tissues. For seed testing, a protocol for template preparation was standardized, which allowed one qPCR reaction to test DNA from the surface of one wheat grain. Thus, the qPCR system could detect X. translucens pv. undulosa, X. translucens pv. translucens, and/or X. translucens pv. secalis in samples where the bacteria had an average concentration of ≥40 cells per grain.
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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 | 0,001 | 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 ».