Effect of Soybean Cyst Nematode Resistance Source and Seed Treatment on Population Densities of <i>Heterodera glycines</i>, Sudden Death Syndrome, and Yield of Soybean
Notice bibliographique
Résumé
A three-year study was conducted in Illinois, Indiana, Iowa, Michigan, and Ontario, Canada, from 2013 through 2015 to determine the effect of soybean (Glycine max) cultivars' source of soybean cyst nematode (SCN; Heterodera glycines) resistance on SCN population densities, sudden death syndrome (SDS; caused by Fusarium virguliforme), and yield of soybean. Five cultivars were evaluated with and without fluopyram seed treatment at each location. Cultivars with no SCN resistance had greater SDS severity, greater postharvest SCN egg counts (Pf), and lower yield than cultivars with plant introduction (PI) 548402 (Peking) and PI 88788-type of SCN resistance (P < 0.05). Cultivars with Peking-type resistance had lower Pf than those with PI 888788-type and no SCN resistance. In two locations with HG type 1.2-, cultivars with Peking-type resistance had greater foliar disease index (FDX) than cultivars with PI 88788-type. Fluopyram seed treatment reduced SDS and improved yield compared with a base seed treatment but did not affect SCN reproduction and Pf (P > 0.05). FDX and Pf were positively correlated in all three years (P < 0.01). Our results indicate that SDS severity may be influenced by SCN population density and HG type, which are important to consider when selecting cultivars for SCN 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 ».