Application of molecular methods for potato disease diagnosis: a review

Abstract

Potato is a vital crop worldwide and its production is threatened by diseases caused by viruses, bacteria, fungi and other forms of microorganisms. Early detection and identification of these pathogens are essential to control their spread and minimize yield losses. Improvements in detection and identification have come as molecular detection techniques have been developed, such as Enzyme-Linked Immunosorbent Assay (ELISA), Polymerase Chain Reaction (PCR), Quantitative real-time PCR (qPCR), RNase H-dependent PCR (rhPCR) and Loop-Mediated Isothermal Amplification (LAMP). In this review, the mechanisms of these molecular techniques are discussed. These techniques have revolutionized the diagnosis and management of potato diseases. They offer high sensitivity, specificity and rapid detection, making them invaluable tools for disease surveillance and diagnosis. However, further development and optimization of these techniques, and novel techniques such as artificial intelligence, will undoubtedly contribute to more effective disease diagnosis, management and the protection of potato crops.

Résumé

La pomme de terre est une culture vitale dans le monde entier et sa production est menacée par des maladies causées par des virus, des bactéries, des champignons et d’autres formes de micro-organismes. La détection et l’identification précoces de ces agents pathogènes sont essentielles pour contrôler leur propagation et minimiser les pertes de rendement. La détection et l’identification ont été améliorées grâce au développement de techniques de détection moléculaire, telles que l’essai ELISA (Enzyme-Linked Immunosorbent Assay), la réaction en chaîne de la polymérase (PCR), la PCR quantitative en temps réel (qPCR), la PCR dépendante de la RNase H (rhPCR) et l’amplification isotherme à médiation en boucle (LAMP). Dans cette revue, les mécanismes de ces techniques moléculaires sont discutés. Ces techniques ont révolutionné le diagnostic et la gestion des maladies de la pomme de terre. Elles offrent une sensibilité élevée, une grande spécificité et une détection rapide, ce qui en fait des outils précieux pour la surveillance et le diagnostic des maladies. Cependant, le développement et l’optimisation de ces techniques, ainsi que de nouvelles techniques telles que l’intelligence artificielle, contribueront sans aucun doute à améliorer l’efficacité du diagnostic et de la gestion des maladies, ainsi que la protection des cultures de pommes de terre.

Keywords:

• Early detection
• potato
• sensitivity
• specificity

Mots-clés:

• Détection précoce
• pomme de terre
• sensibilité
• spécificité

Disclosure statement

No potential conflict of interest was reported by the author(s).

Supplementary material

Supplemental data for this article can be accessed online here: https://doi.org/10.1080/07060661.2024.2310023

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Funding

The work was supported by Results Driven Agriculture Research [2021G007R].