Armenian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Plant Disease 2016-Aug

Optimization and Application of a Quantitative Polymerase Chain Reaction Assay to Detect Diaporthe Species in Soybean Plant Tissue.

Միայն գրանցված օգտվողները կարող են հոդվածներ թարգմանել
Մուտք / Գրանցվել
Հղումը պահվում է clipboard- ում
Brian Kontz
Sajag Adhikari
Senthil Subramanian
Febina Mathew

Հիմնաբառեր

Վերացական

Diaporthe caulivora and D. longicolla are the causal agents of stem canker of soybean (Glycine max L.). Accurate identification of stem canker pathogens upon isolation from infected soybean plants is difficult and unreliable based on morphology. In this study, two TaqMan probe-based quantitative polymerase chain reaction (qPCR) assays were optimized for detection of D. caulivora and D. longicolla in soybean plants. The assays used previously reported D. caulivora-specific (DPC-3) and D. longicolla-specific (PL-3) probe/primer sets. The sensitivity limit of the two assays was determined to be over a range of 100 pg to 10 fg of pure D. caulivora and D. longicolla genomic DNA. The qPCR assays were validated with plant samples collected from commercial soybean fields. The PL-3 set detected D. longicolla in soybean plants collected from the fields (quantification cycle value <35), which was confirmed by isolation on potato dextrose agar (PDA). D. caulivora was detected only in low levels (quantification cycle value <40) by DPC-3 set in a few of the symptomatic field samples, although the pathogen was not isolated on PDA. The qPCR assays were also useful in quantitatively phenotyping soybean plants for resistance to D. caulivora and D. longicolla under greenhouse conditions.

Միացեք մեր
ֆեյսբուքյան էջին

Բժշկական դեղաբույսերի ամենալավ տվյալների շտեմարանը, որին աջակցում է գիտությունը

  • Աշխատում է 55 լեզուներով
  • Բուսական բուժում, որին աջակցում է գիտությունը
  • Խոտաբույսերի ճանաչում պատկերով
  • Ինտերակտիվ GPS քարտեզ - նշեք խոտաբույսերը գտնվելու վայրի վրա (շուտով)
  • Կարդացեք ձեր որոնմանը վերաբերող գիտական հրապարակումները
  • Որոնեք բուժիչ դեղաբույսերը ՝ դրանց ազդեցությամբ
  • Կազմակերպեք ձեր հետաքրքրությունները և մշտապես տեղեկացեք նորությունների հետազոտությունների, կլինիկական փորձարկումների և արտոնագրերի մասին

Մուտքագրեք ախտանիշ կամ հիվանդություն և կարդացեք խոտաբույսերի մասին, որոնք կարող են օգնել, տպեք խոտ և տեսեք այն հիվանդություններն ու ախտանիշները, որոնց դեմ օգտագործվում են:
* Ամբողջ տեղեկատվությունը հիմնված է հրապարակված գիտական հետազոտության վրա

Google Play badgeApp Store badge