Reservoir Weed Hosts of Tomato Yellow Leaf Curl<i>Begomovirus</i>from Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
A survey was initiated to detect tomato yellow leaf curl virus (TYLCV) and identify its reservoir weed hosts in six regions (Arusha, Morogoro, Dodoma, Iringa, Kilimanjaro and Dar es Salaam) in Tanzania. Three farms were randomly selected in each region. Assessment of TYLCV incidence was done by relating the number of infected tomato plants to the total number of plants assessed along a diagonal in five quadrants measuring 4m ‐ 4m in size (one at each corner of the farm and one at the centre). Disease severity was scored on a scale of 0 to 4 (where 0 = no symptoms and 4 = very severe symptoms). Within and outside each farm, weeds showing TYLCV-like symptoms were collected and either squash-blotted, dot-blotted or both on nylon membranes. The membranes were hybridized with DIG-labelled probe synthesized for the detection of TYLCV from Sardinia (TYLCV-Sar) following standard protocols. Selected plant species were experimentally inoculated with screenhouse cultures of TYLCV representative isolates from the six regions using Bemisia tabaci to determine their host status. Results indicated that TYLCV incidence and severity were significantly higher (P = 0.05) in Dodoma region than the rest of the regions. In Iringa region, the incidence and severity of TYLCV were the lowest of all regions. TYLCV was detected in 12 of the 17 dot-blotted samples and in all the 21 squashed samples using the non-radioactively labelled riboprobes. Similarly, five plant species (Capsicum annuum, Datura stramonium, Lycopersicon esculentum, Nicotiana glutionsa and N. tabacum) tested in the screenhouse were infected by the six TYLCV isolates used. It is recommended that weeds within and outside tomato farms be removed to eliminate or reduce sources of virus inoculum. The dot and squash blot techniques are convenient for field detection of the virus, and are especially useful for the detection of early and latent infections so that management strategies can be initiated and implemented.
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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 ».