Virulence analysis of <i>Puccinia graminis</i> f.sp. <i>tritici</i> populations in Ethiopia with special consideration of Ug99
Notice bibliographique
Résumé
Wheat stem rust samples were collected in 2006 and 2007 in the Arsi, Bale, Shewa and northwest regions of Ethiopia to determine virulence diversity and race distribution in Puccinia graminis f.sp. tritici populations. Stem rust incidence was high in Arsi, Bale and east Shewa. In northwest Ethiopia, and north and west Shewa, stem rust was prevalent at low levels. A total of 152 isolates was analysed and 22 races were identified. Races TTKSR (Ug99), TTHSR and RRTTR were predominant, with frequencies of 26·6, 17·7 and 11·1%, respectively. These races were also detected in all regions. The highly virulent race designated Ug99 was present throughout the country and dominated in all regions except northwest Ethiopia. A variant of Ug99 virulent against the stem rust resistance gene Sr24 was not detected in this study. Four stem rust resistance genes ( Sr13, Sr30, Sr36 and SrTm p) were found to confer resistance to most of the races prevalent in Ethiopia. With the exception of Sr30 , which is not effective against Ug99, these genes could be used in breeding for resistance to stem rust in Ethiopia.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».