Screening US peanut mini-core accessions for resistance to Sclerotinia blight caused by <i>Sclerotinia sclerotiorum</i>
Notice bibliographique
Résumé
Sclerotinia blight is a destructive disease of peanut caused by Sclerotinia sclerotiorum (Lib.) de Bary and Sclerotinia minor Jagger. Crop management practices are routinely used to control Sclerotinia blight, however, development of resistant cultivars together with crop management practices may provide a lasting solution to control the disease in peanut fields. In this study, 95 accessions of United States’ peanut mini-core collection were evaluated using detached leaflet and whole plant inoculation methods under greenhouse conditions. The area of detached leaflet infected was scored using a scale from 0 (no disease) to 4 (76%–100% leaflet area infected). Whole plants were evaluated based on disease severity index (DSI) from 0% (no disease) to 100% (entire plants infected). In the detached leaflet inoculation method, accessions PI-268586, PI-268696, PI-356004, PI-372305, and PI-429420 had the lowest average disease score of 2.7. In the whole plant inoculation method, accessions PI-200441, PI-259658, PI-319770, PI-323268, and PI-337293 had the lowest DSI from 86% to 90%. The two inoculation methods resulted in different set of accessions with the lowest disease level. These results may reflect differences in disease pressure between the two screening methods.
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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 | 0,000 | 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 ».