Effects of the fungal protein Nep1 and<i>Pseudomonas syringae</i>on growth of Canada thistle (<i>Cirsium arvense</i>), common ragweed (<i>Ambrosia artemisiifolia</i>), and common dandelion (<i>Taraxacum officinale</i>)
Notice bibliographique
Résumé
The effects of the fungal protein Nep1 and Pseudomonas syringae pv. tagetis (Pst) applied separately or in combination on Canada thistle, common ragweed, and common dandelion were examined in growth chamber experiments. Experiments examined five treatments: (1) untreated control, (2) Silwet L-77 (0.3%, v/v) control, (3) Nep1 (5 μg ml −1 ) plus Silwet L-77 (0.3%, v/v), (4) Pst (10 9 colony-forming units [cfu] ml −1 ) plus Silwet L-77 (0.3%, v/v), and (5) Pst (10 9 cfu ml −1 ) and Nep1 (5 μg ml −1 ) plus Silwet L-77 (0.3%, v/v). Foliar treatments were applied at 28, 26, and 21 d after planting for Canada thistle, common dandelion, and common ragweed, respectively. For all three species, foliar application of Nep1 alone or in combination with Pst caused rapid desiccation and necrosis of leaves, with the greatest effect on recent, fully expanded (RFE) leaves. Within 4 to 8 h after treatment (HAT), 60 to 80% of RFE leaves of all three species were necrotic. Measured 72 HAT, Pst populations in Canada thistle leaves treated with Nep1 plus Pst were approximately 10 5 cfu cm −2 compared with 10 7 cfu cm −2 for leaves treated with Pst alone. Measured 2 wk after treatment, foliar application of Nep1 reduced shoot dry weight of the three weeds by 30 to 41%. Treatment with Pst reduced shoot growth of common ragweed, Canada thistle, and common dandelion by 82, 31, and 41%, respectively. The large suppression of common ragweed shoot growth caused by Pst treatment was associated with a high percentage (60%) of leaf area exhibiting chlorosis. Treatment with Pst plus Nep1 did not result in significant decreases in shoot dry weight for Canada thistle and common dandelion compared with either treatment alone. For common ragweed, shoot growth reduction caused by applying Pst and Nep1 together was not greater than that caused by Pst alone.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».