Revisiting high throughput sequencing data used for plant virus detection in order to find evidence of nonviralplant pathogens and pests
Notice bibliographique
Résumé
High-throughput sequencing (HTS), more specifically RNA-seq of plant tissue, has become an indispensable tool for plant virologists to detect and identify plant viruses. During the data analysis step, plant virologists typically compare the obtained sequences to reference virus databases only, which lead to our hypothesis that they might be missing possible traces of other pathogens in the data. In this study, we set up a community effort to re-analyze existing RNA-seq datasets used for virus detection to check for the potential presence of non-viral pathogens or pests. In total 101 datasets from 15 participants derived from 51 different plant species were re-analyzed, of which 37 were selected for subsequent in-depth analyses. In 29 of the 37 selected samples (78%), we found convincing traces of non-viral plant pathogens or pests (>100 reads per million). The most observed organism categories were fungi (15/37 datasets), insects (13/37) and mites (9/37). Nematodes were not observed and only a few samples showed the presence of plant pathogenic phytoplasmas (1/37), bacteria (3/37) and oomycetes (4/37). In conclusion, we were able to show that it is possible to detect non-viral pathogens or pests in these metatranscriptomics datasets, in this case primarily fungi, insects and mites. With this study, we hope to raise awareness among plant virologists that their data might be useful for fellow plant pathologists in other disciplines (bacteriology, mycology, entomology) as well.
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 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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».