Development of a qPCR Assay for the Detection and Quantification of the Fungal Pathogen <i>Calonectria canadiana</i> on Conifers
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A real‐time PCR TaqMan assay was developed for the detection of Calonectria canadiana , a fungal pathogen responsible for damping off, root rot and seedling blight in conifer forest nurseries in central and eastern North America. While highly significant in Quebec Forest nurseries, coniferous seedling mortality decreased significantly when nurseries transitioned from bare root to container seedling production. However, over the past few years, this pathogen has re‐emerged as a threat and millions of container white spruce seedlings were culled in two nurseries in eastern Quebec. A sensitive detection and quantification assay for C . canadiana was essential to investigate the biological and environmental factors driving this new epidemic. We designed primers and a TaqMan probe targeting the internal transcribed spacer (ITS) of C . canadiana . The resulting Ccan TaqMan assay successfully differentiated C . canadiana from other soil‐borne pathogens of the Nectriaceae encountered in Quebec Forest nurseries. The limit of detection of the assay was established at eight copies of C . canadiana ITS. The Ccan TaqMan assay quickly identified the presence of the pathogen in both symptomatic and asymptomatic white spruce ( Picea glauca ) seedlings. Furthermore, we demonstrated that the pathogen was more easily detected when DNA was extracted from necrotic needles at the base of the stem rather than from necrotic roots. This molecular tool will greatly aid in understanding the biology and epidemiology of C . canadiana .
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».