A rapid LAMP assay for the diagnosis of oak wilt with the naked eye
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oak wilt disease, caused by Bretziella fagacearum is a significant threat to oak (Quercus spp.) tree health in the United States and Eastern Canada. The disease may cause dramatic damage to natural and urban ecosystems without management. Early and accurate diagnosis followed by timely treatment increases the level of disease control success. RESULTS: A rapid assay based on loop mediated isothermal amplification (LAMP) was first developed with fluorescence detection of B. fagacearum after 30-minute reaction time. Six different primers were designed to specifically bind and amplify the pathogen's DNA. To simplify the use of this assay in the field, gold nanoparticles (AuNPs) were designed to bind to the DNA amplicon obtained from the LAMP reaction. Upon inducing precipitation, the AuNP-amplicons settle as a red pellet visible to the naked eye, indicative of pathogen presence. Both infected and healthy red oak samples were tested using this visualization method. The assay was found to have high diagnostic sensitivity and specificity for the B. fagacearum isolate studied. Moreover, the developed assay was able to detect the pathogen in crude DNA extracts of diseased oak wood samples, which further reduced the time required to process samples. CONCLUSIONS: In summary, the LAMP assay coupled with oligonucleotide-conjugated gold nanoparticle visualization is a promising method for accurate and rapid molecular-based diagnosis of B. fagacearum in field settings. The new method can be adapted to other forest and plant diseases by simply designing new primers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».