Environmental effects on the presence and quantity of postharvest fungal pathogens on sweet cherry in the Okanagan Valley
Notice bibliographique
Résumé
Sweet cherries are economically important crops in British Columbia; however, they are highly susceptible to postharvest disease and subsequent crop loss. Understanding the local fungal pathogens responsible for crop loss is important in mitigating disease. The major postharvest pathogens of sweet cherry in the Okanagan were determined to be Alternaria spp. and Botrytis cinerea. A novel duplex droplet digital PCR (ddPCR) assay was developed to concurrently detect pathogens. Isolates of each pathogen were collected from Okanagan cherry orchards and analyzed for resistance to the fungicides Pristine (a.i. boscalid and pyraclostrobin) and Elevate (a.i. fenhexamid) at commercial concentrations. Alternaria isolates were resistant to both fungicides. B. cinerea isolates were resistant to Pristine, and half were resistant to Elevate. Spore pathogenicity was assessed on Staccato and Sentennial cherries at 4 and 22 °C. As few as 25 spores of each pathogen were able to cause infection at 4 and 22 °C. The pathogens were able to cause disease at low spore concentration and at the low temperatures used for storage and shipment. During the 2017 growing season, both pathogens were present at bud break. Most orchards showed a significant increase in pathogen quantity at harvest compared to other growth stages, suggesting that disease mitigation may be most important right before harvest. The role of growing degree days (GDD), rain events and fungicide application on pathogen quantity was assessed using linear mixed effects models with multi-model inference and model averaging. The models showed that GDD only had an impact on the quantity of Alternaria spp., and rain events had an impact on both pathogen quantities. Postharvest disease incidence on Staccato was negatively correlated to GDD, and was significantly greater in the South compared to the North for both pathogens. Lastly, pathogen quantity at harvest was not correlated to disease incidence on sweet cherry after 6 weeks in cold storage. The data in the study can be used in future research as a basis for disease prediction models. It can also be used by growers to develop locally targeted disease mitigation practices including alternative methods to fungicides, or screening fungi for resistance.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».