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Enregistrement W4386462078 · doi:10.1094/pdis-05-23-0887-sr

Detection and Differentiation of <i>Xanthomonas translucens</i> Pathovars <i>translucens</i> and <i>undulosa</i> from Wheat and Barley by Duplex Quantitative PCR

2023· article· en· W4386462078 sur OpenAlexaff
Heting Fu, María Constanza Fleitas, Alian Sarkes, Lipu Wang, Yalong Yang, Kher Zahr, Michael W. Harding, David Feindel, H. R. Kutcher, Jie Feng

Notice bibliographique

RevuePlant Disease · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogenic Bacteria Studies
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPoaceaePseudomonadalesBotanyGeneticsMicrobiologyBacteriaPseudomonas

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two probe-based quantitative PCR (qPCR) systems, namely P-Xtt and P-Xtu, were developed to diagnose cereal bacterial leaf streak pathogens Xanthomonas translucens pv. translucens and pv. undulosa, respectively. P-Xtt is specific to pv. translucens, and P-Xtu is specific to pv. undulosa, pv. cerealis, pv. secalis, and pv. pistaciae. P-Xtt and P-Xtu worked on all accessible strains of pv. translucens and pv. undulosa, respectively. Both systems could detect 100 copies of the target gBlock DNA. The two systems could be used in both singleplex qPCR and duplex qPCR with similar efficiencies. On genomic DNA from strains of various X. translucens pathovars, both singleplex and duplex qPCR could specifically detect and differentiate pv. translucens and pv. undulosa. The duplex qPCR could detect pv. translucens and pv. undulosa from genomic DNA of 1,000 bacterial cells. On infected barley and wheat grain samples and on one infected wheat leaf sample, the duplex qPCR showed similar efficiency compared to a previously published qPCR system but with the additional capability of pathovar differentiation. The duplex qPCR system developed in this study will be useful in studies on bacterial leaf streak and detection/differentiation of the pathogens.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,179 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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