Using in silico analysis to investigate the false positive potential of qPCR systems for potato disease diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Potato (Solanum tuberosum) is one of the most important global crops facing threats from different diseases. Rapid and accurate diagnosis is essential to control disease development and spread. Quantitative real-time PCR (qPCR) has been widely used in potato disease diagnosis. In this study, we evaluated the specificity of 19 probe-based and four SYBR Green-based qPCR protocols for 17 potato diseases using in silico analysis. Primers and probes of those protocols were subjected to BLASTn analysis against the nucleotide collection (nr/nt) database and the whole-genome shotgun contigs (wgs) database of NCBI for the presence of primer/probe sequences in non-target species. Results showed that 12 of 23 qPCR protocols were not specific to the target pathogens. A qPCR experiment indicated that even nine single nucleotide polymorphisms (SNPs) are present on the sequences of the primer/probe binding sites between the potato silver scurf pathogen Helminthosporium solani and its close-related species H. velutinum, the primers/probe specific to the former could amplify signals from the latter. These findings highlight the need for additional methods to enhance the diagnostic accuracy and new sequencing technologies such as next generation sequencing could provide useful information to develop specific diagnostic protocols for these pathogens.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».