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Enregistrement W4389553850 · doi:10.1186/s13007-023-01116-9

Seed protein biotyping in Amaranthus species: a tool for rapid identification of weedy amaranths of concern

2023· article· en· W4389553850 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePlant Methods · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Food Inspection Agency
Mots-clésAmaranthBiologyBrassicaceaeBotanyAmaranthus hybridusCropAgronomyWeed

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,318 · 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