The Evolution of Methods Used in The Diagnosis of Plant Bacterial Diseases: From Molecular Methods to Artificial Intelligence-Supported Methods

Abstract

Tarımsal üretimde hastalık ve zararlılar aracılığıyla önemli ekonomik kayıplar meydana gelmektedir. Fungal, bakteriyel ve viral hastalık etmenleri oldukça büyük kalite ve kantitie sorunlara neden olmaktadır. Bitki bakteriyel hastalık etmenlerinin ortaya çıkardığı kloroz, nekroz, çürüklük, solgunluk akıntı ve ur oluşumu gibi belirtliler hem ürün kalitesini düşürmekte hem de üretim devamlılığını sekteye uğratmaktadır. Bakteriyel hastalık etmenlerinin erken ve doğru tanısı, beraberinde bu etmenler ile erken mücadele stretejilerini getireceğinden dolayı oldukça önemli bir noktadadır. Bu derlemede, yapılan çalışmlarla bitki bakteriyel hastalıklarının tanısında kullanılan yöntemlerin gelişimi değerlendirilmiş; klasik izolasyon ve serolojik temelli yaklaşımlardan moleküler tanı tekniklerine ve güncel dijital uygulamalara uzanan dönüşüm süreci incelenmiştir. Literatür analizine dayalı olarak gerçekleştirilen çalışmada, hedefe yönelik çoğaltım temelli moleküler yöntemlerin duyarlılık, özgüllük ve standardizasyon açısından sağladığı avantajlar; izotermal çoğaltım tekniklerinin saha uygulanabilirliği ve hızlı sonuç verme kapasitesi; gen düzenleme temelli tanı sistemlerinin seçicilik ve hız yönünden katkıları; ayrıca yeni nesil dizileme ve taşınabilir sekanslama teknolojilerinin çoklu patojen tespiti ve alt tür düzeyinde ayrım yapabilme potansiyeli karşılaştırmalı olarak ele alınmıştır. Bulgular, moleküler tabanlı yöntemlerin özellikle latent enfeksiyonların ve karantina etmenlerinin belirlenmesinde yüksek başarı sağladığını, saha koşullarına uyarlanabilen izotermal sistemlerin yerinde tanılamada önemli avantaj sunduğunu ve dizileme teknolojilerinin epidemiyolojik analizlerde kapsamlı veri ürettiğini göstermektedir. Bununla birlikte, yalnızca tek bir tanı yaklaşımına dayalı sistemlerin sınırlı kalabildiği; simptomların diğer biyotik ve abiyotik stres faktörleriyle karışabildiği durumlarda bütüncül değerlendirmelerin gerekli olduğu anlaşılmaktadır. Sonuç olarak, sürdürülebilir ve etkili bir bitki bakteriyel hastalıkların tanısı için moleküler, sekanslama ve dijital veri temelli yaklaşımların entegre edildiği çok basamaklı tanı sistemlerinin en uygun strateji olduğu değerlendirilmektedir.