Growth, pathogenicity and infection behaviour, and genetic diversity of <i>Rhexocercosporidium panicis</i> isolates from ginseng roots in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Ginseng roots with reddish-brown to black surface discolourations were collected from eight farms in British Columbia during 2005–2007. Affected tissues predominantly yielded colonies of Fusarium spp. and Rhexocercosporidium panacis when plated onto half-strength PDA. Percentage recovery of these fungi was influenced by root age, with Fusarium species recovered mostly from 1–2-year-old roots and R. panacis from 3- and 4-year-old roots. Roots sampled in July 2007 yielded a higher frequency of Fusarium while those sampled during March and September 2007 yielded a higher frequency of R. panacis. Isolates of R. panacis ranged in pathogenicity from non-pathogenic (29% of total) to weakly aggressive (causing lesions only in the presence of wounds) (54%) to highly aggressive (17%), and infected both ginseng and carrot roots, causing a surface blackening. The optimal temperature range for growth of 10 isolates of R. panacis in culture was 15–20 °C. A nested PCR protocol confirmed the presence of R. panacis in symptomatic ginseng roots as well as in about 20% of non-symptomatic roots. The fungus was also detected by nested PCR in flowers, green and red berries, and non-stratified and stratified seeds. Field applications of propiconazole reduced the frequency of detection by PCR of R. panacis from ginseng berries. Phylogenetic analysis confirmed that most of the isolates recovered in this study were R. panacis, although a few isolates clustered in a separate group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».