AFLP Analysis of <i>Phytophthora cactorum</i> Isolates from Strawberry and Other Hosts: Implications for Identifying the Primary Source of Inoculum
Notice bibliographique
Résumé
Forty-seven isolates of Phytophthora cactorum from North America and Germany were subjected to amplified fragment length polymorphism (AFLP) analysis to investigate genetic diversity among isolates and geographical populations; 42 isolates were recovered from cultivated strawberry plants (Fragaria × ananassa), and five isolates had been recovered from plants in four other genera (Syringa, Abies, Malus, and Panax). From all isolates evaluated, 226 out of 264 markers (85.6%) were polymorphic and provided 42 unique AFLP profiles. The genetic diversity among isolates of P. cactorum from strawberry was greater than that among isolates from the other hosts. Isolates collected during recent crown rot epidemics in strawberry fields in South Carolina were genetically diverse and scattered among isolates from other geographical areas in an unweighted pair-group mean analysis (UPGMA) dendrogram. Isolates collected during recent crown rot epidemics in North Carolina also were genetically diverse, but most isolates clustered with isolates collected in 1997 from Florida strawberry fields. These data suggest that recent outbreaks of Phytophthora crown rot in the southeastern United States resulted from use of transplants already infected or infested with P. cactorum rather than from endemic populations of this pathogen, which would affect recommendations for disease management.
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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 ».