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Enregistrement W4412687298 · doi:10.1002/ps.70012

Rapid detection of <scp><i>Hymenoscyphus fraxineus</i></scp> using genome‐specific primers based on loop‐mediated isothermal amplification assay

2025· article· en· W4412687298 sur OpenAlexaff
Yu Zhou, Zan-Hua Zhu, Nicolas Feau, Yue Sun, Xu Liu, Wen Gao, Chongjuan You

Notice bibliographique

RevuePest Management Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLoop-mediated isothermal amplificationFraxinusBiologyGeneGenomePolymerase chain reactionGeneticsBotanyDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ash dieback, caused by Hymenoscyphus fraxineus (T. Kowalski) Baral, Queloz & Hosoya, is a serious fungal disease affecting Common ash (Fraxinus excelsior) populations across Europe and posing a global risk to ash trees worldwide. Traditional polymerase chain reaction (PCR)-based detection methods often target conserved gene regions, limiting the development of species-specific probes. However, the increasing availability of whole-genome sequences for H. fraxineus and its close relatives enables the identification of unique genes or genomic regions. RESULTS: This study utilized such genomic data to develop a sensitive, species-specific loop-mediated isothermal amplification (LAMP) assay for detecting H. fraxineus in Fraxinus mandshurica samples. The LAMP assay demonstrated a sensitivity of 2.53 fg/μL and proved effective in early detection of the pathogen. CONCLUSION: Altogether the developed LAMP detection method could be quite useful for further studies on the characteristics of the life cycle and colonization process of H. fraxineus in Asian ash host species. © 2025 Society of Chemical Industry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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