Screening and identification of cucumber germplasm and rootstock resistance against the root-knot nematode (Meloidogyne incognita)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Root-knot nematodes (Meloidogyne spp) are destructive agricultural pests that reduce the productivity of cultivated vegetables worldwide, especially when vegetables are cropped continuously in greenhouses. Cucumbers (Cucumis sativus L.), in particular, suffer extensive damage due to root-knot nematodes, and only a few wild species are known to be resistant. Grafting of cultivated plants to rootstocks of known resistant germplasms could be an effective method to resolve this problem. In this study, 21 cucumber germplasms and seven rootstocks were evaluated for resistance based on the growth of cucumber seedlings and resistance indexes to Meloidogyne incognita, which were surveyed 25 days after inoculation with M. incognita. Cluster analysis and principal component analysis (PCA) were used to investigate the resistance of 21 cucumber germplasms and seven rootstocks based on their growth and resistance indexes after inoculation with M. incognita. These analyses showed that the 21 germplasms and seven rootstocks could be divided into three groups based upon their resistance levels: moderately resistant, susceptible, and highly susceptible to M. incognita. All 21 cucumber germplasms exhibited susceptibility or high susceptibility to M. incognita and most rootstocks exhibited moderate resistance. The PCA results were consistent with those of the clustering analysis. The Jinyou No.1 cultivar had the highest resistance to M. incognita among the 21 cucumber germplasms, and Huangzhen No.1 cultivar had the highest resistance among the seven rootstock cultivars.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle