Sensitivity of<i>Rhizoctonia solani</i>to Succinate Dehydrogenase Inhibitor and Demethylation Inhibitor Fungicides
Notice bibliographique
Résumé
Soybean seedling diseases are caused by Rhizoctonia solani and can be managed with seed-applied fungicides that belong to different chemistry classes. To provide a benchmark for assessing a decline in sensitivities to these fungicide classes, R. solani isolates collected prior to 2001 were evaluated for their sensitivities to succinate dehydrogenase inhibitor (SDHI) (penflufen and sedaxane) and demethylation inhibitor (DMI) fungicides (ipconazole and prothioconazole). The effective concentration of each fungicide that reduced mycelial growth by 50% (EC 50 ) was determined in vitro and compared with those of isolates recovered after 2011 from soybean plants with damping off and hypocotyl and root rot symptoms across different soybean-growing regions in the United States and Canada. All isolates, regardless of collection date, were extremely sensitive (EC 50 < 1 μg/ml) to the SDHI fungicides but were either extremely sensitive or moderately sensitive (1 ≤ EC 50 ≤ 10 μg/ml) to the DMI fungicides. For all four active ingredients, variation in sensitivities was observed within and among the different anastomosis groups composing both isolate groups. Isolates collected after 2011, which also had varying in vitro sensitivities, were further evaluated for in vivo sensitivity to the four fungicides in the greenhouse. In vitro fungicide sensitivity did not always coincide with fungicide efficacy in vivo because all isolates tested, regardless of in vitro sensitivity, were effectively controlled by the application of the seed treatment fungicides in the greenhouse. Overall, our results indicate no shift in sensitivity to the fungicide classes evaluated, although considerable variability in the sensitivities of the two groups of isolates examined was present. Based on this research, continued monitoring of fungicide sensitivities of R. solani populations should occur to determine whether sensitivities become further reduced in the future.
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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 ».