Evaluation of Long-day Onions for Resistance to White Rot Infection Using Greenhouse and Laboratory Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Breeders have found field screening for onion white rot resistance to be unreliable since consistently moderate to high disease levels that significantly differentiate cultivars, do not occur over field sites and years. The objective was to see if a greenhouse or laboratory technique could predict field reaction of onion accessions. Onion ( Allium cepa) accessions were grown in fields naturally infested with the white rot causing fungus ( Sclerotium cepivorum ) in 1999 and 2000 (New Zealand) and in 2000 and 2001 (Canada). The field disease levels were low at three sites, moderate at two and high at one. Field screening was not a reliable predictor of white rot reaction when disease incidence was low. Onion accessions were screened for resistance in the greenhouse using nonsterile muck soil (NSMS) and sterile muck soil (SMS) with S. cepivorum sclerotia as the inoculum source. Total disease incidence was significantly higher in the NSMS compared to the SMS and accessions showed significant variability for white rot reaction in both soils. Two laboratory-based techniques were used to test the effect of onion volatiles on mycelium growth in culture. The volatiles from susceptible accessions resulted in faster radial growth of S. cepivorum mycelium (on water agar) and height of aerial mycelium (on potato dextrose agar) than volatiles from resistant accessions. Disease incidence in the greenhouse, S. cepivorum culture growth rates on water agar media and aerial mycelial height were all good predictors of field disease incidence in a covariance analysis. The best predictor was aerial mycelial height, which was predictive of field disease incidence in four out of six field sites. Onion breeders can use the methods described in this study in breeding for white rot resistance.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».