Xylella fastidiosa is the most damaging pathogen in many parts of the world. To increase diagnostic capability of X. fastidiosa in the field, the loop-mediated isothermal amplification (LAMP) and polymerase chain reaction (PCR) assay were developed to mqsA gene of citrate-synthase (XF 1535) X. fastidiosa and evaluated for specificity and sensitivity. Both assays were more robust than current published tests for detection of X. fastidiosa when screened against 16 isolates representing the four major subgroups of the bacterium from a range of host species. No cross reaction with DNA from healthy hosts or other species of bacteria has been observed. The LAMP and PCR assays could detect 10-4 pmol and 100 copies of the gene, respectively. Hydroxynaphthol blue was evaluated as an endpoint detection method for LAMP. There was a significant color shift that signaled the existence of the bacterium when at least 100 copies of the target template were present.
배나무잎 이상반점증상의 이병여부를 조기에 판별할 수 있는 가장 간편한 검정방법을 개발코자 시험하였다. 접목시기는 늦어질수록 병징발현율이 감소하였다. 접목방법은 2중절접, 2중삭아절접 순으로 양호하였으나 숙련된 기술이 필요한 이중절접방법보다 간편한 2중삭아절접 방법이 대량검정에 적합하였다. 이상반점증상의 전염에 필요한 최소 접촉시간은 1일 이상이었고 칼루스가 형성되어 접목부위가 활착된 21일 이후에서 발병이 가장 높았다.
Pathogen infection in plants induces complex responses ranging from gene expression to metabolic processes in infected plants. In spite of many studies on biotic stress-related changes in host plants, little is known about the metabolic and phenotypic responses of the host plants to Pseudomonas cichorii infection based on image-based analysis. To investigate alterations in tomato plants according to disease severity, we inoculated plants with different cell densities of P. cichorii using dipping and syringe infiltration methods. High-dose inocula (${\geq}10^6cfu/ml$) induced evident necrotic lesions within one day that corresponded to bacterial growth in the infected tissues. Among the chlorophyll fluorescence parameters analyzed, changes in quantum yield of PSII (${\Phi}PSII$) and non-photochemical quenching (NPQ) preceded the appearance of visible symptoms, but maximum quantum efficiency of PSII ($F_v/F_m$) was altered well after symptom development. Visible/near infrared and chlorophyll fluorescence hyperspectral images detected changes before symptom appearance at low-density inoculation. The results of this study indicate that the P. cichorii infection severity can be detected by chlorophyll fluorescence assay and hyperspectral images prior to the onset of visible symptoms, indicating the feasibility of early detection of diseases. However, to detect disease development by hyperspectral imaging, more detailed protocols and analyses are necessary. Taken together, change in chlorophyll fluorescence is a good parameter for early detection of P. cichorii infection in tomato plants. In addition, image-based visualization of infection severity before visual damage appearance will contribute to effective management of plant diseases.
Black shoot blight disease caused by Erwinia pyrifoliae has serious impacts on quality and yield in pear production in Korea; therefore, rapid and accurate methods for its detection are needed. However, traditional detection methods require a great deal of time and fail to achieve absolute quantification. In the present study, we developed a droplet digital polymerase chain reaction (ddPCR) method for the detection and absolute quantification of E. pyrifoliae using a pair of species-specific primers. The detection range was 103-107 copies/ml (DNA templates) and cfu/ml (cell culture templates). This new method exhibited good linearity and repeatability and was validated by absolute quantification of E. pyrifoliae DNA copies from samples of artificially inoculated immature pear fruits. Here, we present the first study of ddPCR assay for the detection and quantification of E. pyrifoliae. This method has potential applications in epidemiology and for the early prediction of black shoot blight outbreaks.
The early detection of diseases is important in agriculture because diseases are major threats of reducing crop yield for farmers. The shape and color of plant leaf are changed differently according to the disease. So we can detect and estimate the disease by inspecting the visual feature in leaf. This study presents a vision-based leaf classification method for detecting the diseases of tomato crop. ResNet-50 model was used to extract the visual feature in leaf and classify the disease of tomato crop, since the model showed the higher accuracy than the other ResNet models with different depths. We propose a new ensemble approach using several DCNN classifiers that have the same structure but have been trained at different ranges in the DCNN layers. Experimental result achieved accuracy of 97.19% for PlantVillage dataset. It validates that the proposed method effectively classify the disease of tomato crop.
False smut caused by Ustilaginoidea virens is an important rice fungal disease that significantly decreases its production. In the recent past, conventional methods have been developed for its detection that is time-consuming and need high-cost equipments. The research and development in nanotechnology have made it possible to assemble efficient recognition interfaces in biosensors. In this study, we present a simple, sensitive, and selective oxidized graphene-based geno-biosensor for the detection of rice false smut. The biosensor has been developed using a probe DNA as a biological recognition element on paper electrodes, and oxidized graphene to enhance the limit of detection and sensitivity of the sensor. Probe single-stranded DNA (ssDNA) and target ssDNA hybridization on the interface surface has been quantitatively measured with the electrochemical analysis tools namely, cyclic voltammetry, and linear sweep voltammetry. To confirm the selectivity of the device, probe hybridization with non-complementary ssDNA target has been studied. In our study, the developed sensor was able to detect up to 10 fM of target ssDNA. The paper electrodes were employed to produce an effective and cost-effective platform for the immobilization of the DNA and can be extended to design low-cost biosensors for the detection of the other plant pathogens.
Hevea brasiliensis is a natural source of rubber and an important plantation tree species in Malaysia. Leaf blight disease caused by Fusicoccum substantially reduces the growth and performance of H. brasiliensis. The aim of this study was to use a combination of both morphological characteristics and molecular data to clarify the taxonomic position of the fungus associated with leaf blight disease. Fusicoccum species were isolated from infected leaves collected from plantations at 3 widely separated locations - Selangor, Perak, and Johor states - in Peninsular Malaysia in 2010. All the isolates were identified according to their conidial patterns and DNA sequences generated from internal transcribed spacers (ITS1 and ITS2), the 5.8S rRNA, and an unknown locus (BotF15) containing microsatellite repeats. Based on taxonomic and sequence data, Neofusicoccum ribis was identified as the main cause of leaf blight disease in H. brasiliensis in commercial plantations in Malaysia. A pathogenicity trial on detached leaves further confirmed that N. ribis causes leaf blight disease. N. ribis is an important leaf pathogen, and its detection in Malaysia has important implications for future planting of H. brasiliensis.
Bordetella (B.) bronchiseptica, Mycoplasma (M.) cynos, and M. canis are the major bacterial pathogens that cause canine infectious respiratory disease complex (CIRDC). In this study, we developed a triplex real-time polymerase chain reaction (tqPCR) assay for the differential detection of these bacteria in a single reaction. The assay specifically amplified three bacterial genes with a detection limit of below 10 copies/reaction. The assay showed high repeatability and reproducibility, with coefficients of intra- and inter-assay variations of less than 1%. The diagnostic results of the assay using 94 clinical samples from household dogs with CIRDC clinical signs, the prevalence of B. bronchiseptica, M. cynos, and M. canis was 22.3%, 18.1%, and 20.2%, respectively, indicating that the diagnostic sensitivity was comparable to those of previously reported qPCR assays. The dual infection rate of B. bronchiseptica and M. cynos, B. bronchiseptica and M. canis, and M. cynos and M. canis was 5.3%, 7.4%, and 3.1%, respectively. Moreover, the triple infection rate of B. bronchiseptica, M. cynos, and M. canis was 2.1%. These results indicate that coinfections with B. bronchiseptica, M. cynos, and M. canis have frequently occurred in the Korean dog population. The newly developed tqPCR assay in the present study will be a useful tool for etiological and epidemiological studies on these three CIRDC-associated bacterial pathogens. The prevalence and coinfection data revealed through this study will contribute to expanding knowledge on the epidemiology of CIRDC in the recent Korean dog population.
Kim, Eun-Mi;Jeon, Hyo-Sung;Kim, Ji Jung;Kim, Hee-Jung;Shin, Yeun-Kyung;Song, Jae-Young;Yeo, Sang-Geon;Park, Choi-Kyu
Korean Journal of Veterinary Service
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v.38
no.2
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pp.107-116
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2015
In this study, we developed a rapid, sensitive and specific reverse-transcriptase loop-mediated isothermal amplification (RT-LAMP) assay for detection of swine influenza viruse (SIV) including major subtypes of swine influenza viruses H1N1, H1N2 and H3N2, and a novel subtype of influenza A virus that accidentally infected in pig population. The RT-LAMP was completed in 40 min at $58^{\circ}C$ and the sensitivity of the RT-LAMP ($1copy/{\mu}L$) was 10-fold higher than conventional reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) ($10copy/{\mu}L$) and the same to real time RT-PCR ($1copy/{\mu}L$). Also, the result of the RT-LAMP can be confirmed without any detection system. Therefore, the RT-LAMP could be a alternative diagnostic method for SIV detection in national SIV monitoring system and clinical diagnostic laboratory in the future.
Badis, Yacine;Han, Jong Won;Klochkova, Tatyana A.;Gachon, Claire M.M.;Kim, Gwang Hoon
ALGAE
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v.35
no.2
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pp.133-144
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2020
Pythium porphyrae is responsible for devastating outbreaks in seaweed farms of Pyropia, the most valuable cultivated seaweed worldwide. While the genus Pythium contains many well studied pathogens, the genome of P. porphyrae has yet to be sequenced. Here we report the first available gene repertoire of P. porphyrae and a preliminary analysis of pathogenicity-related genes. Using ab initio detection strategies, similarity based and manual annotation, we found that the P. porphyrae gene repertoire is similar to classical phytopathogenic Pythium species. This includes the absence of expanded RxLR effector family and the detection of classical pathogenicity-related genes like crinklers, glycoside hydrolases, cellulose-binding elicitor lectin-like proteins and elicitins. We additionally compared this dataset to the proteomes of 8 selected Pythium species. While 34% of the predicted proteome appeared specific to P. porphyrae, we could not attribute specific enzymes to the degradation of red algal biomass. Conversely, we detected several cellulases and a cutinase conserved with plant-pathogenic Pythium species. Together with the recent report of P. porphyrae triggering disease symptoms on several plant species in lab-controlled conditions, our findings add weight to the hypothesis that P. porphyrae is a reformed plant pathogen.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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