Fungal Composition and Diversity of the Tobacco Leaf Phyllosphere During Curing of Leaves
Notice bibliographique
Résumé
Rhizopus oryzae causes tobacco pole rot in China during tobacco flue-curing. Flue-curing is a post-harvest process done to prepare tobacco leaves and involves three different stages: the yellowing stage has the lowest temperatures and highest humidity, then the color-fixing stage has higher temperatures and medium humidity, and finally the stem-drying stage has the highest temperatures and lowest humidity. In this study, fungal culturing and IonS5TMXL high-throughput sequencing techniques were used to reveal the fungal community of the petioles and lamina of tobacco leaves infected with pole rot during flue-curing. A total of 108 fungal isolates belonging to 6 genera were isolated on media. The most common fungal species isolated was the pathogen, R. oryzae, that was most often found equally on petioles and laminas in the color-fixing stage, followed by saprotrophs, mostly Aspergillus spp.. High-throughput sequencing revealed saprotrophs with Alternaria being the most abundant genus, followed by Phoma, Cercospora and Aspergillus, whereas Rhizopus was the tenth most abundant genus, which was mostly found on petioles at the yellowing stage. Both culturable fungal diversity and fungal sequence diversity was higher at stem-drying stage than the yellowing and color-fixing stages, and diversity was higher with leaf lamina than petioles revealing that the changes in fungal composition and diversity during the curing process were similar with both methods. This study demonstrates that the curing process affects the leaf microbiome of tobacco during the curing process, and future work could examine if any of these saprotrophic fungi detected during the curing of tobacco leaves may be potential biocontrol agents for with pole rot in curing chambers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 ».