Combining Air Sampling and DNA Metabarcoding to Monitor Plant Pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring the air for airborne plant pathogens is an increasingly common method for the management of economically important plant diseases. In Alberta, Canada, several commodity clusters, including dry bean, canola, potato, and wheat, currently support air monitoring research programs for airborne pathogens of interest. In this study, we assessed the feasibility of monitoring for these, and more, plant fungal pathogens simultaneously using two different sampler types (cyclone versus rotation impaction) and by metabarcoding the ITS1 region using the Illumina sequencing platform. We collected air samples from four geographically distant sites across Alberta and monitored four crop types in southern Alberta. Overall, we found weak, but statistically significant, effects of geographic location and crop type on the aeromycobiota community composition. A few common taxa, such as Ramularia, Alternaria, and Epicoccum, constituted the vast majority of reads across all samples. Nevertheless, in each sample, we identified many plant pathogens of interest and organisms that previous research has found antagonistic to those pathogens, highlighting the utility of these approaches in understanding the pathobiome. In assessing the real-world implications of read counts, we discovered that they were only weakly correlated with spore counts quantified by qPCR. The two types of samplers collected different community profiles, reinforcing the importance of carefully considering which sampler type to use in monitoring programs. Taken together, our results show promise for the future of monitoring the air pathobiome, although much more work is required to understand the relationship of airborne communities to their in-field impact on disease development. [Formula: see text] Copyright © 2023 His Majesty the King in Right of Canada, as represented by the Minister of Agriculture and Agri-Food Canada. This is an open access article distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license .
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 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 ».