Multiplex PCR Assay for Rapid Identification of <i>Monilinia rubi</i>, the Causal Agent of Dry-Berry Disease of Caneberries
Notice bibliographique
Résumé
Monilinia rubi is the causal agent of dry-berry disease of raspberry and blackberry in northern Washington state and western Canada. The symptoms are visible on green fruits and include necrotic and dried drupelets with progressive necrosis from the receptacle into the peduncle. Diagnosis is based on symptoms, isolation, and identification of the slow-growing fungal pathogen. Diagnosis is slow and difficult with late-season tissues because abiotic stresses or other diseases may cause similar symptoms, and the slow-growing pathogen is not easily isolated from tissues harboring fast-growing environmental fungi. A multiplex PCR assay with primers to amplify an ITS region and beta-tubulin was designed to provide a rapid method to identify the pathogen in culture and in infected berry tissues. For M. rubi and infected berries, two amplicons that differ in length by 400 bp are visualized on agarose gels. No bands were obtained from fungal outgroups or nonsymptomatic berries. For further confirmation of the pathogen and the disease, a single amplicon can be sequenced directly from the multiplex reaction and compared with reference sequences in GenBank. This rapid multiplex assay streamlines diagnosis of dry-berry disease, and its application could provide valuable information on the range of the pathogen, especially in other caneberry production regions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».