Seed protein biotyping in Amaranthus species: A tool for rapid identification of weedy amaranths of concern
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The Amaranthus genus contains at least 20 weedy and invasive species, including Amaranthus palmeri (palmer’s amaranth) and Amaranthus tuberculatus (tall waterhemp), two species of regulatory concern in North America, impacting production and yield in crops like corn, soybean and cotton. Amaranthus tuberculatus is regulated in Canada with limited establishment, while current climate models predict a range expansion of A. palmeri impacting crop growing areas in Ontario, Quebec and Manitoba. Since many Amaranthus species are similar in their morphology, especially at the seed stage, this demands the development of additional methods that can efficiently aid in the detection and identification of these species. Protein biotyping using Matrix-Assisted Laser Desorption Ionization Time of Flight Mass Spectrometry (MALDI-TOF-MS) has been traditionally used to identify microorganism species, races and pathotypes. Major protein fractions extracted from an organism, ionized and run through a biotyper using mass spectrometry, result in protein spectra that represent a fingerprint at the species or lower taxonomic rank, providing an efficient molecular diagnostics method. Here we use a modified protein biotyping protocol to extract major protein fractions from seeds of the family Brassicaceae to test our protocol, and then implemented the standardized approach in seeds from Amaranthus species. We then created a database of Amaranthus protein spectra that can be used to test blind samples for a quick identification of species of concern. Results: We generated a protein spectra database with 16 Amaranthus species and several accessions per species, spanning target species of regulatory concern and species which are phylogenetically related or easily confused at the seed stage due to phenotypic plasticity. Testing of two Amaranthus blind sample seed sets against this database showed accuracies of 100% and 87%, respectively. Conclusions: Our method is highly efficient in identifying Amaranthus species of regulatory concern. The mismatches between our protein biotyping approach and phenotypic identification of seeds are due to absence of the species in the database or close phylogenetic relationship between the species. While A. palmeri cannot be distinguished from A. watsonii , there is evidence these two species have the same native range and are closely related.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».