Genetic Interactions Between <i>Glycine max</i> and <i>Sclerotinia sclerotiorum</i>Using a Straw Inoculation Method
Notice bibliographique
Résumé
Genetic interactions for disease response between cultivars of Glycine max and isolates of Scle-rotinia sclerotiorum were evaluated in controlled-environment inoculations of five soybean cultivars with four genetically unique isolates of S. sclerotiorum. The objective of this study was to identify host-pathogen interactions using isolates of the pathogen which had different geographical and crop-wise distribution as well as a different DNA-based fingerprint. To do so, 4-week-old soybean plants were inoculated with individual isolates of S. sclerotiorum using a straw inoculation method. Inoculated plants were incubated for 48 h in continuous leaf wetness and rated for disease severity 1 and 2 weeks after inoculation. Significant differences in disease severity were detected among the soybean cultivars, and NK S08-80 consistently had the lowest disease severity among the five cultivars tested. No significant differences in disease severity were observed among pathogen isolates and no significant interactions were detected between soybean cultivars and pathogen isolates. These results suggest the following interpretations: (i) either the clonal genotype of the four pathogen isolates as determined by mycelial compatibility and DNA fingerprint was not associated with level of virulence on the five soybean cultivars or (ii) the soybean cultivars themselves were not capable of revealing any differences in virulence among isolates that would be related to their genetic fingerprint or regional distribution. The results of this study are consistent with the practice of considering different isolates of S. scle-rotiorum sampled from soybean in the same geographical region as equivalent for the evaluation of soybean cultivars for resistance to Sclerotinia stem rot.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».