Interlaboratory Evaluation of <i>Bretziella fagacearum</i> Molecular Detection Assays to Guide the <scp>eDNA</scp> Monitoring of Oak Wilt Disease
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Oak wilt disease, caused by the fungus Bretziella fagacearum , can kill mature red oaks within months of infection, severely affecting biodiversity, landscapes, and industries. The disease, originally only present in the United States, was officially reported for the first time in Canada in June 2023. The aim of this study was to suggest a standardized assay and sample processing method to optimize oak wilt detection both in infection centers and ahead of the disease front. Two previously published molecular assays, a Nested PCR and a TaqMan qPCR, were compared to detect B. fagacearum in a variety of samples in a ring trial across five laboratories. Sample types investigated included eDNA from trapped insect vectors (sorted insects and bulk content from traps), infested and healthy oak wood chips, and B. fagacearum conidia dilutions. Results demonstrated that both Nested and TaqMan assays can be used for molecular confirmation of oak wilt, and results are reproducible across different labs. There is a general agreement between both detection assays when testing true‐positive and true‐negative samples. Both methods demonstrated overall good accuracy. The TaqMan assay was more sensitive and detected lower amounts of DNA target. Both tests were 100% specific to oak wood samples, which was the best sample type to use for detection. In general, samples with high Cts were more prompted to yield false negative Nested results. Detecting oak wilt from bulk insect samples was by far more rapid than sorted sap beetles, but resulted in lower detection signals, especially with the Nested assay. The time‐period when the insect traps were set up also had considerable influence on detection results. We hope this study helps to formulate guidelines in oak wilt detection and biosurveillance management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».