Population structure of Sclerotinia sclerotiorum in an Australian canola field at flowering and stem-infection stages of the disease cycle
Notice bibliographique
Résumé
Populations of the ascomycete pathogen Sclerotinia sclerotiorum sampled from a canola field were analysed using microsatellite markers. Fifty isolates were collected from ascospore-infested canola petals and, later in the season, another 55 isolates were obtained from stem lesions; these isolates were used to compare inoculum and disease-causing populations. Fifty-five unique haplotypes were identified, with gene diversity ranging from 0.40 to 0.71. Genotypic diversity was higher in the inoculum population than it had been in the previous year, but analysis of molecular variance (AMOVA) showed that less than 10% of the variation was attributable to differences between the 2 years. Genotypic disequilibrium measures were consistent with the occurrence of both clonal reproduction and out-crossing. There was no significant population subdivision between the ascospore and stem-lesion populations, as measured with fixation indices (R(ST) = 0.015, p = 0.90) and AMOVA, suggesting that there are no genetically defined subgroups of isolates more likely to proceed from petal colonization to cause stem infection. This might be because S. sclerotiorum possesses wide-ranging pathogenicity mechanisms that account for the lack of host specificity observed to date.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».