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Enregistrement W4403055716 · doi:10.3114/fuse.2025.15.03

Novel amplified fragment length polymorphism (AFLP) markers for typing medically relevant Fusarium and allied fusarioid genera

2024· article· en· W4403055716 sur OpenAlexfundno aff
Ruan Campos Monteiro, Choon-Bal Yu, Somayeh Dolatabadi, Ferry Hagen, Marcelo Sandoval‐Denis, P.W. Crous, Matthew C. Fisher, Sarah Santos Gonçalves, Zoilo Pires dè Camargo, Ana Luísa Höfling-Lima, Ana María Rodrigues

Notice bibliographique

RevueFungal Systematics and Evolution · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloUniversidade de São PauloCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorWellcome TrustMedical Research CouncilCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésAmplified fragment length polymorphismGeneticsBiologyTypingPolymorphism (computer science)Fragment (logic)Computational biologyGenotypeMedicineGeneGenetic diversityComputer scienceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fusariosis is an emerging mycosis caused by diverse Fusarium and allied fusarioid genera that are characterized by spindle-shaped macroconidia. These fungi possess a broad ecological distribution, causing infections in a wide diversity of hosts, spanning the animal and plant kingdoms. The spectrum of human fusariosis encompasses superficial lesions like keratitis and onychomycosis to invasive fungal diseases. Notable genera within the medically relevant fusarioid group include Neocosmospora , Fusarium s. str. , and Bisifusarium . While Neocosmospora species (formerly F. solani species complex) are primary causative agents of human fusariosis, instances involving Fusarium s. str. and Bisifusarium (formerly F. dimerum species complex) have been reported. There is an urgent need for DNA-based markers to explore the epidemiology of these emerging fusarioid pathogens using molecular methods. We took advantage of fusarioid genomes available in NCBI (n = 20) to optimize the development of novel amplified fragment length polymorphism (AFLP) markers by conducting in-depth in silico analyses to refine their applicability for studies on these pathogens’ genetic epidemiology. In-silico screening highlighted eight primer pair combinations (C1–C8) to be tested in vitro . The AFLP protocol was used for genotyping 40 medically relevant fusarioid fungi. Based on the overall scored AFLP markers (77–93 fragments), the values of polymorphism information content ( PIC = 0.3474–0.3725), marker index ( MI = 0.0038–0.0056), effective multiplex ratio ( E = 26.3750–40.4750), resolving power ( Rp = 40.1500–54.6000), discriminating power ( D = 0.7978–0.8857), expected heterozygosity ( H = 0.4476–0.4949), and mean heterozygosity ( Havp = 0.0001) demonstrated the utility of these primer combinations for discriminating Neocosmospora, Fusarium s. str. , and Bisifusarium species. Of relevance, some AFLP panels were better than others at studying genetic trends in Neocosmospora (#2 EcoRI-AT/MseI-TA, #3 EcoRI-AA/MseI-TT, and #5 EcoRI-AT/MseI-AG) or Fusarium s. str. (mainly #2 EcoRI-AT/MseI-TA and #6 EcoRI-GA/MseI-TT) and Bisifusarium (#1 EcoRI-GA/MseI-AG and #6 EcoRI-GA/MseI-TT), and these combinations will better resolve disease transmission routes. Our DNA fingerprint assay has proven effective by exhibiting rapidity, reproducibility, and high discriminatory capabilities, which represents a valuable asset in the ongoing efforts to combat fusariosis and enhance our scientific understanding of medically relevant Fusarium and allied fusarioid genera.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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