Phytoplasma associated with a witches’ broom disease of <i>Gleditsia sinensis</i> (Fabaceae) newly reported in China
Notice bibliographique
Résumé
Gleditsia sinensis (Chinese honeylocust) is widely distributed in China due to its important use in traditional Chinese medicine. In August of 2008, G. sinensis trees in Shanxi Province, exhibited symptoms of witches’ broom, stunting, smaller leaves, and yellowing gradually becoming browning: a phytoplasma infection was suspected. Total DNA was extracted from 0·5 g of phloem tissue from leaf midribs and stems of eight plants with, and eight plants without symptoms (Angelini et al., 2001). DNA was analyzed for phytoplasma by a nested PCR assay using phytoplasma universal 16S rDNA primers R16mF1/R16mR1 and R16F2n/R16R2 (Gundersen & Lee, 1996). PCR products of 1·4 and 1·2 kb, respectively, were produced from all plants with symptoms, but not from symptomless plants. Restriction fragment length polymorphism (RFLP) analyses of R16F2n/R16R2 amplicons with AluI, HhaI, TaqI, EcoRI, HaeIII, RsaI and HpaII endonucleases, indicated that all plants with symptoms contained a phytoplasma strain of group 16SrV (‘Candidatus Phytoplasma ulmi’), subgroup B (16SrV-B). The G. sinensis phytoplasma 16S rDNA sequence (GenBank Accession No. FJ457095) scored the highest identity (99%) with those of group 16SrV, thereby confirming strain identity based on RFLP. Phytoplasmas of 16SrV have previously reported on jujube (Zhu et al., 1997) and paper mulberry (Liu et al., 2004) causing witches’ broom in China. This is the first report of a ‘Candidatus Phytoplasma ulmi’-related strain affecting G. sinensis in China.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».