Spatial variability of<i>Aspergillus</i><i>flavus</i>soil populations under different crops and corn grain colonization and aflatoxins
Notice bibliographique
Résumé
Aflatoxin contamination in corn caused by Aspergillus flavus Link is a serious constraint on economical corn (Zea mays L.) production in the Mississippi Delta. The ecology of A. flavus was evaluated in a 3-year study assessing the spatial variability of soil populations of A. flavus in a Mississippi Delta field under different crops. A 1.07-ha section of the field was laid out in 126 9.2-m 2 plots, and soil was sampled in May 2000, March 2001, and April 2002. Aspergillus flavus populations were determined by plating on selective media, and A. flavus colonization was assessed in corn during 2000. Aspergillus flavus populations in soil were significantly (P < 0.01 level) influenced by previous crop. The highest propagule density (794 cfu·g 1 ) was found following the corn crop in 2001 versus 251 cfu·g 1 soil in 2000 following cotton and 457 cfu·g 1 following wheat in 2002. Aspergillus flavus populations in 2001 and 2002 exhibited a moderate degree of spatial structure, described by spherical and exponential models, respectively, but populations in 2000 exhibited little spatial structure. Colonization of corn kernels by A. flavus in 2000 ranged from 0% to 100% (mean = 15% colonized kernels), and aflatoxin levels ranged from 0 to 1590 ppb (mean = 57 ppb). Aflatoxin levels were randomly distributed in the field and not correlated with A. flavus colonization. Aflatoxin production was found in 43% to 59% of A. flavus soil isolates with the highest incidence in soil populations following corn in 2001. However, 84% of A. flavus isolated from corn kernels produced aflatoxin. Results indicate that within a single field there was a wide range of A. flavus soil propagule densities varying in potential to produce aflatoxin.Key words: Aspergillus flavus, aflatoxins, soil, corn (Zea mays), cotton, wheat, spatial variability.
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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 ».