Methodology for Determining Relationships Between Inoculum Concentration of<i>Botrytis cinerea</i>and<i>Penicillium expansum</i>and Stem End Decay of Pear Fruit
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research was to determine quantitative relationships between incidence of stem end decay of pear fruit and inoculum concentration of Botrytis cinerea and Penicillium expansum using dry conidia applied to pear fruit in a settling tower. Five concentrations of conidia were applied to pear fruit, fruit were stored at -1°C for 8 months, and stem end decay was evaluated. In addition, conidia were washed from the surface of inoculated fruit, and DNA was extracted and quantified with real-time polymerase chain reaction (PCR). The linear regression relationships between percent stem end gray mold and B. cinerea conidia per liter of air or per square centimeter of fruit surface were significant (P = 0.01). At the highest inoculum dose introduced into the settling tower, conidia per liter of air, conidia per square centimeter, and percent stem end gray mold at 8 months after inoculation were 12, 31, and 39, respectively for 2000 and 6, 33, and 67, respectively for 2001. Similarly, the linear regression relationships between percent stem end blue mold and P. expansum conidia per liter of air or per square centimeter of fruit surface were significant (P = 0.01 and 0.05, respectively). At the highest inoculum dose introduced into the settling tower, conidia per square centimeter and percent stem end blue mold at 8 months after inoculation were 39 and 26, respectively for 2000 and 66 and 23, respectively for 2003. Real-time PCR provided a rapid, quantitative measure of B. cinerea and P. expansum DNA on pear fruit surfaces. Because of possible year-to-year shifts in susceptibility of fruit to decay, disease incidence:inoculum dose relationships may be of most value compared within years rather than across years. This would facilitate comparison of decay risk among orchards in order to determine which fruit is most suitable for long-term storage.
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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 ».