Development of Genome-Driven, Lifestyle-Informed Markers for Identification of the Cereal-Infecting Pathogens <i>Xanthomonas translucens</i> Pathovars <i>undulosa</i> and <i>translucens</i>
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial leaf streak, bacterial blight, and black chaff caused by Xanthomonas translucens pathovars are major diseases affecting small grains. Xanthomonas translucens pv. translucens and X. translucens pv. undulosa are seedborne pathogens that cause similar symptoms on barley, but only X. translucens pv. undulosa causes bacterial leaf streak of wheat. Recent outbreaks of X. translucens have been a concern for wheat and barley growers in the Northern Great Plains; however, there are limited diagnostic tools for pathovar differentiation. We developed a multiplex PCR based on whole-genome differences to distinguish X. translucens pv. translucens and X. translucens pv. undulosa. We validated the primers across different Xanthomonas and non- Xanthomonas strains. To our knowledge, this is the first multiplex PCR to distinguish X. translucens pv. translucens and X. translucens pv. undulosa. These molecular tools will support disease management strategies enabling detection and pathovar incidence analysis of X. translucens. [Formula: see text] Copyright © 2023 The Author(s). This is an open access article distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license .
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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 | 0,001 | 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 ».