Facilitating the adoption of high‐throughput sequencing technologies as a plant pest diagnostic test in laboratories: A step‐by‐step description
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High‐throughput sequencing (HTS) is a powerful tool that enables the simultaneous detection and potential identification of any organisms present in a sample. The growing interest in the application of HTS technologies for routine diagnostics in plant health laboratories is triggering the development of guidelines on how to prepare laboratories for performing HTS testing. This paper describes general and technical recommendations to guide laboratories through the complex process of preparing a laboratory for HTS tests within existing quality assurance systems. From nucleic acid extractions to data analysis and interpretation, all of the steps are covered to ensure reliable and reproducible results. These guidelines are relevant for the detection and identification of any plant pest (e.g. arthropods, bacteria, fungi, nematodes, invasive plants or weeds, protozoa, viroids, viruses), and from any type of matrix (e.g. pure microbial culture, plant tissue, soil, water), regardless of the HTS technology (e.g. amplicon sequencing, shotgun sequencing) and of the application (e.g. surveillance programme, phytosanitary certification, quarantine, import control). These guidelines are written in general terms to facilitate the adoption of HTS technologies in plant pest routine diagnostics and enable broader application in all plant health fields, including research. A glossary of relevant terms is provided among the Supplementary Material.
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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 | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,028 |
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 ».