Fungal Community Profiling and Pathogen Detection in Conifer Seed Lots: Benchmarking Oxford Nanopore DNA Metabarcoding Against Conventional Methods
Notice bibliographique
Résumé
Seedborne fungal pathogens, either native or exotic, spread through seed trade and pose serious risks to reforestation efforts. Traditional pathogen detection methods, such as seed plating assays, are limited in scope and sensitivity. We assessed the potential of DNA-metabarcoding with Oxford Nanopore Technologies (ONT) to detect and identify fungal pathogens in conifer seed lots. Using ONT-based sequencing of the internal transcribed spacer (ITS) and translation elongation factor 1-alpha (TEF1) loci, we analyzed 20 seed lots from Douglas fir ( Pseudotsuga menziesii) and interior spruce ( Picea engelmannii × glauca). Our results were benchmarked against culture-based and real-time PCR assays. The ITS ONT assay detected a broad range of fungal taxa, including conifer pathogens such as Fusarium spp., Sirococcus conigenus, and Caloscypha fulgens. Although the TEF1 ONT assay showed lower detection sensitivity, it increased the robustness of species complex resolution within the Fusarium genus. We observed a strong correlation between ITS ONT read counts and real-time PCR quantification cycle (Cq) values, indicating the potential for quantitative pathogen load assessment. Differences between detection methods highlighted the importance of optimizing seed sampling strategies to improve pathogen detection consistency. The portability, affordability, and ongoing improvements in ONT technology suggest a promising future for its application in forest seed diagnostics and biosecurity monitoring. [Formula: see text] Copyright © 2025 The Author(s). This is an open access article distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license .
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».