Evaluation of disease severity caused by <i>Bean golden mosaic virus</i> in different bean cultivars
Notice bibliographique
Résumé
Common bean (Phaseolus vulgaris L.) can be affected by several viral diseases, including golden mosaic caused by the Bean golden mosaic virus (BGMV). When infected by BGMV, bean plants undergo major physiological changes, leading to a reduction or complete loss of productivity. This study aimed to evaluate and compare seven bean cultivars and lineages, as well as the legume calopo (Calopogonium mucunoides Desv.), for the severity of golden mosaic symptoms and BGMV titre following inoculation. The study was conducted in the greenhouse under controlled environmental conditions. Plants were inoculated with viruliferous whiteflies [Bemisia tabaci (Gennadius)], and evaluated for severity of disease symptoms at 7, 10, 15, 20, and 25 days after inoculation (DAI). The virus titre was measured by quantitative PCR (qPCR) analysis with primers specific for the virus coat protein gene. All bean genotypes were symptomatic for BGMV infection, but calopo was not. There were differences among the tested cultivars and lineages for the expression of symptoms. Differences in BGMV titre also were observed among the cultivars at 10 and 25 DAI. The bean cultivar ‘Tangará’ had a greater viral titre but exhibited lower symptom severity than the other cultivars. Calapo was tolerant to BGMV.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».