Recurring Challenges from a Necrotrophic Fungal Plant Pathogen: a Case Study with Leptosphaeria maculans (Causal Agent of Blackleg Disease in Brassicas) in Western Australia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Blackleg disease of Brassica napus, caused by the necrotrophic fungus Leptosphaeria maculans, causes severe yield losses in Australia, Europe and Canada. In Western Australia, it nearly destroyed the oilseed rape industry in 1972 when host genotypes and conducive environmental conditions favoured severe epidemics. The introduction of cultivars with polygenic resistance and the adoption of sound cultural practices two decades later helped to manage the disease. These were abandoned by many farmers in recent years in favour of the effective but ephemeral resistance conferred by the single dominant gene-based resistance derived from B. rapa ssp. sylvestris. Recently, several cultivars carrying this gene have collapsed widely within a period of 3 years after their commercial release. An environment conducive to the disease and the association of the pathogen with susceptible hosts in Western Australia for over 80 years together have led to the proliferation of L. maculans races, amounting to half of all races delineated to date from Europe, including the United Kingdom, Canada and Australia. SCOPE: This review demonstrates the problems that emerge when traditional cultural practices employed, along with cultivars containing polygenic resistance to a serious necrotrophic pathogen, are discarded in preference to the exclusive deployment of effective but ephemeral single dominant gene-based resistance to the disease across Southern Australia. CONCLUSIONS: Single dominant gene-based resistance currently available, on its own, will not confer durable resistance to blackleg disease in oilseed rape. Return to earlier management practices, including reliance upon polygenic resistance and induced resistance, may be the best currently available options to maintain production in regions across Southern Australia predisposed to severe epidemics.
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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) | 0,001 | 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 ».