A Molecular Method to Assess Viability of <i>Phytophthora</i> in Infected Wood Following Phytosanitary Heat Treatment
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Notice bibliographique
Résumé
International trade in wood products is an important component of the global economy. However, wood and wood products may have pests associated with them that could be introduced into importing countries, posing phytosanitary risks and leading to the implementation of regulatory restrictions that affect wood trade. The application of heat to kill wood-associated pests has been a successful phytosanitary method to reduce their spread. To evaluate the efficacy of wood heat treatment to kill fungal and fungus-like pathogens, the method of choice has been to grow organisms in cultures for subsequent identification. However, some plant pathogens can be difficult or impossible to grow in axenic cultures, and a molecular method can still be useful for assessing pathogen viability after heat treatment. RNA is a single-stranded molecule that is responsible for the transcription of genes. Since it becomes rapidly unstable after cell death, it provides a measure of viability. We therefore designed and tested RNA-based molecular diagnostic assays targeting essential genes and assessed their presence after heat treatment in wood colonized by four Phytophthora species of phytosanitary concern ( P. × multiformis, P. cinnamomi, P. lateralis, and P. ramorum) through reverse transcription and real-time polymerase chain reaction (RT-qPCR). Our assays differentiate between genomic and mRNA as the TaqMan probes span exon–intron junctions. We validated these RT-qPCR assays to assess heat treatment efficacy of Phytophthora-inoculated wood. These assays can be very useful tools to assess the effectiveness of current and emerging phytosanitary wood treatments. [Formula: see text] Copyright © 2024 His Majesty the King in Right of Canada, as represented by the Minister of Natural Resources Canada. This is an open access article distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license .
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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 | 0,001 |
| 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 découle