A multiplex PCR assay for the detection of six foliar fungal pathogens of faba bean
Notice bibliographique
Résumé
Faba bean is susceptible to several foliar fungal diseases: ascochyta blight (Ascochyta fabae), alternaria leaf spot (Alternaria sp.), chocolate spot (Botrytis cinerea and Botrytis fabae), anthracnose (Colletotrichum lentis) and stemphylium blight (Stemphylium spp.). Under conducive conditions these diseases can cause significant economic losses. Visual diagnosis based on the appearance of lesions on faba beans is problematic, especially as they progress. The purpose of this study was to develop a multiplex polymerase chain reaction assay to detect the causal organisms of these diseases. Five pairs of primers, AFF7/AFR7 for A. fabae, BCF1/BCR1 for B. cinerea, BFF2/BFR2 for B. fabae, ClF2/ClR2 for C. lentis and Stem_F_S/Stem_R_S for Stemphylium spp. were developed. The previously developed primer pair aagpf1/aagpr1 was used to detect Alternaria sp. The primers were tested for specificity to their target pathogen and primer pairs AFF6/AFR6, aagpf1/aagpr1, BCF1/BCR1, BFF2/BFR2 and ClF2/ClR2 identified their target pathogens. The primer pair Stem_F_S/Stem_R_S identified S. beticola, S. botryosum, S. eturmiunum and S. vesicarium. Identification of pathogens with primers was evaluated using DNA from mycelia and from infected faba bean leaves generated through artificial inoculations under controlled conditions and collected from the field. A multiplex PCR assay with six primer pairs allowed for detection of the target pathogens to the species level for five pathogens, and to the genus level for species causing stemphylium blight. This assay enables quick diagnosis of leaf spots on faba bean, and minimizing time and effort needed to identify the primary cause of the infection through traditional isolation procedures.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».