CRISPR/Cas12a-based approaches for efficient and accurate detection of Phytophthora ramorum
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Phytophthora ramorum is a quarantine pathogen that causes leaf blight and shoot dieback of the crown, bark cankers and death on a number of both ornamental and forest trees, especially in North America and northern Europe, where it has produced severe outbreaks. Symptoms caused by P. ramorum can be confused with those by other Phytophthora and fungal species. Early and accurate detection of the causal pathogen P. ramorum is crucial for effective prevention and control of Sudden Oak Death. Methods In this study, we developed a P. ramorum detection technique based on a combination of recombinase polymerase amplification (RPA) with CRISPR/Cas12a technology (termed RPACRISPR/ Cas12a). Results This novel method can be utilized for the molecular identification of P. ramorum under UV light and readout coming from fluorophores, and can specifically detect P. ramorum at DNA concentrations as low as 100 pg within 25 min at 37°C. Discussion We have developed a simple, rapid, sensitive, unaided-eye visualization, RPA CRISPR/Cas12a-based detection system for the molecular identification of P. ramorum that does not require technical expertise or expensive ancillary equipment. And this system is sensitive for both standard laboratory samples and samples from the field.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».