Major changes in grapevine wood microbiota are associated with the onset of esca, a devastating trunk disease
Notice bibliographique
Résumé
Esca, a major grapevine trunk disease in old grapevines, is associated with the colonization of woody tissues by a broad range of plant pathogenic fungi. To identify which fungal and bacterial species are involved in the onset of this disease, we analysed the microbiota from woody tissues of young (10-year-old) grapevines at an early stage of esca. Using meta-barcoding, 515 fungal and 403 bacterial operational taxonomic units (OTUs) were identified in woody tissues. In situ hybridization showed that these fungi and bacteria co-inhabited in grapevine woody tissues. In non-necrotic woody tissues, fungal and bacterial microbiota varied according to organs and seasons but not diseased plant status. Phaeomoniella chlamydospora, involved in the Grapevine trunk disease, was the most abundant species in non-necrotic tissues from healthy plants, suggesting a possible non-pathogenic endophytic behaviour. Most diseased plants (70%) displayed cordons, with their central white-rot necrosis colonized essentially by two plant pathogenic fungi (Fomitiporia mediterranea: 60%-90% and P. chlamydospora: 5%-15%) and by a few bacterial taxa (Sphingomonas spp. and Mycobacterium spp.). The occurrence of a specific association of fungal and bacterial species in cordons from young grapevines expressing esca-foliar symptoms strongly suggests that that microbiota is involved in the onset of this complex disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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 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 ».