Leaf blight on okra caused by <i>Choanephora cucurbitarum</i> in China
Notice bibliographique
Résumé
Okra (Abelmoschus esculentus (L.) Moench) is an economically important vegetable crop that is widely cultivated in the tropics for its nutritional properties. There are concerns, though, that in China, commercial okra production is at risk from an emerging leaf blight disease, that has been recently observed in Fujian Province. Fungi were isolated from diseased okra leaves collected in 2016 and 89 fungal isolates were tentatively identified as Choanephora cucurbitarum based on cultural and sporangia characters. DNA sequences of the internal transcribed spacer (ITS) region and the D1/D2 region of the large subunit (LSU) of the rRNA gene from two representative isolates (C6 and C7) were 99% identical to those of C. cucurbitarum obtained from NCBI. Phylogenetic analysis based on the ITS sequences showed that C6 and C7 clustered with C. cucurbitarum. All 89 fungal isolates were found to be pathogenic to okra leaves. We provide the first confirmation that, based on morphological, pathogenicity and phylogenetic analyses, the causal agent of leaf blight of okra in China was C. cucurbitarum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».