Development and application of multiplex targeted-sequencing approaches to identify Phytophthora species associated with root rot and wilting complex of red raspberry
Notice bibliographique
Résumé
Phytophthora species are primary causal agents of raspberry root rot and wilting complex (RRWC), a disease complex that is of major concern to raspberry producers worldwide. Accurate identification of the causal agents is a first step for effective disease management. Advancements in molecular diagnostics can facilitate the detection of multiple pathogen species associated with this disease complex. We developed multiplex targeted-sequencing methods using degenerate primers for heat shock protein 90, elongation factor 1α and β-tubulin genes to identify Phytophthora species causing RRWC. One hundred and twenty-eight isolates recovered during 2018 to 2020 from diverse fields in major raspberry growing areas of British Columbia (BC) were sequenced and identified by comparing with known reference sequences of 142 Phytophthora species, 111 Pythium species, and nine Phytopythium species in the NCBI database. This multiplex targeted-sequencing method was highly specific and identified two species of Phytophthora associated with RRWC. These were P. rubi (85% of isolates) and P. gonapodyides (15% of isolates). Phytophthora rubi was predominantly isolated from the cultivars 'Chemainus' (51%), 'Rudi' (27%) and 'Meeker' (15%), whereas P. gonapodyides was predominately isolated from the moderately resistant cultivar 'Cascade Bounty'. Pathogenicity studies on intact plants and detached leaves confirmed that P. rubi and P. gonapodyides can cause symptoms of RRWC on raspberry, thus fulfilling Koch's postulates. To our knowledge, this is the first report of P. gonapodyides as a causal agent of RRWC on raspberry in BC. This study provides novel insights into the identification and species composition of Phytophthora associated with RRWC in raspberry production systems.
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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 ».