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Enregistrement W4318710351 · doi:10.2478/jofnem-2022-0058

Genome Characterization and Development of Real-Time PCR Assays for <i>Ditylenchus dipsaci</i> and <i>D. weischeri</i>

2022· article· en· W4318710351 sur OpenAlexafffund
Екатерина Пономарева, Ahmed Badiss, Tahera Sultana, Qing Yu, Hai D. T. Nguyen

Notice bibliographique

RevueJournal of Nematology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNematode management and characterization studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésBiologyNematodeGenomeWeedGeneGeneticsDNA sequencingGenomicsBotanyComputational biologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The stem and bulb nematode Ditylenchus dipsaci is a destructive nematode pest on many crops and is internationally quarantined in many countries, whereas Ditylenchus weischeri , only known to infect a weed plant ( Cirsium arvense ), is an unregulated nematode species with no known economic importance. In this study, we used comparative genomics to identify multiple gene regions and developed novel real-time PCR assays for the detection of D. dipsaci and D. weischeri . We sequenced the genomes of two mixed-stage nematode populations of D. dipsaci and two mixed-stage nematode populations of D. weischeri . The assembled genomes of D. dipsaci were 228.2 Mb and 239.5 Mb, and the genomes of D. weischeri were 177.0 Mb and 196.3 Mb. Depending on the species, 21,403–27,365 gene models were predicted. Using orthologous group analysis, single-copy and species-specific genes were identified. Primers and probes were designed targeting two species-specific genes in each species. The assays detected as low as 12 pg of DNA from the target species, or as few as five nematodes, with a C q of 31 cycles or less. Our study provides genome data for two additional D. dipsaci isolates and two D. weischeri isolates, and four new and validated molecular assays to be used for rapid detection and identification of the two species.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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