Botrytis grey mould of chickpea: a review of biology, epidemiology, and disease management*
Notice bibliographique
Résumé
Botrytis grey mould (BGM), caused by Botrytis cinerea Pers. ex. Fr., is an economically important disease of chickpea (Cicer arietinum L.), especially in areas where cool, cloudy, and humid weather persists. Several epidemics of BGM causing complete crop loss in the major chickpea-producing countries have been reported. The pathogen B. cinerea mainly survives between seasons on infected crop debris and seeds. Despite extensive investigations on pathological, physiological, and molecular characteristics of B. cinerea causing grey mould type diseases on chickpea and several other hosts, the nature of infection processes and genetic basis of pathogen variability have not been clearly established. This lack of information coupled with the need for repeated application of chemical fungicides forced the deployment of host plant resistance (HPR) as a major option for BGM management. Effective and repeatable controlled-environment and field-screening techniques have been developed for identification of HPR. Of the selected portion of chickpea germplasm evaluated for BGM resistance, only few accessions belonging to both cultivated and wild Cicer spp. were tolerant to BGM, and the search for higher levels of disease resistance continues. Fungicide application based on disease predictive models is helpful in precision-based fungicide application. Integrated disease management (IDM) of BGM has proved more effective than any of the individual disease management components in large-scale, on-farm studies conducted in India, Nepal, and Bangladesh. Further information on the biology of B. cinerea and epidemiology of the disease is needed to strengthen the IDM programs. In this paper the biology of B. cinerea including its variability, epidemiology of BGM, identified sources of resistance, and other management options, and available information on biochemical and genetic basis of disease resistance have been reviewed with a mention of future research priorities.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».