Species Composition and Toxigenic Potential of Fusarium Isolates Causing Fruit Rot of Sweet Pepper in China
Notice bibliographique
Résumé
Apart from causing serious yield losses, various kinds of mycotoxins may be accumulated in plant tissues infected by Fusarium strains. Fusarium mycotoxin contamination is one of the most important concerns in the food safety field nowadays. However, limited information on the causal agents, etiology, and mycotoxin production of this disease is available on pepper in China. This research was conducted to identify the Fusarium species causing pepper fruit rot and analyze their toxigenic potential in China. Forty-two Fusarium strains obtained from diseased pepper from six provinces were identified as F. equiseti (27 strains), F. solani (10 strains), F. fujikuroi (five strains). This is the first report of F. equiseti, F. solani and F. fujikuroi associated with pepper fruit rot in China, which revealed that the population structure of Fusarium species in this study was quite different from those surveyed in other countries, such as Canada and Belgium. The mycotoxin production capabilities were assessed using a well-established liquid chromatography mass spectrometry method. Out of the thirty-six target mycotoxins, fumonisins B1 and B2, fusaric acid, beauvericin, moniliformin, and nivalenol were detected in pepper tissues. Furthermore, some mycotoxins were found in non-colonized parts of sweet pepper fruit, implying migration from colonized to non-colonized parts of pepper tissues, which implied the risk of mycotoxin contamination in non-infected parts of food products.
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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) | 0,001 | 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 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 ».