Development of early maturity maize hybrids for resistance toFusarium andAspergillus ear rots and their associated mycotoxins
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Maize is mainly affected by two fungal pathogens, Fusarium verticillioides and Aspergillus flavus , causing Fusarium ear rot (FER) and Aspergillus ear rot (AER), respectively. Both fungi are of concern to stakeholders as they affect crop yield and quality, contaminating maize grains with the mycotoxins fumonisins and aflatoxins. The easiest strategy to prevent pre-harvest contamination by F. verticillioides and A. flavus is to develop maize hybrids resistant to FER and AER, as well as to their associated mycotoxins. The objective of this investigation was to test 46 F 1 hybrids, originated from different Italian, US and Canadian breeding groups, for these important traits and their agronomic performances. All hybrids were planted and artificially inoculated with toxigenic strains of F. verticillioides and A. flavus at two locations in 2017, and the best performing 17 out of 46 were also tested in 2018. Ear rots were present in all hybrids in 2017 and 2018, with percentages ranging from 6.50 to 49.50%, and 5.50 to 45.53%, for FER and AER, respectively. Seven hybrids (PC8, PC15, PC9, PC11, PC14, PC34 and PC17) presented the lowest levels of both diseases considering the overall locations and growing seasons, and three of these (PC8, PC11 and PC14) were also amongst the least mycotoxin contaminated hybrids in 2017. The inbred lines used in hybrid production may provide additional sources of resistance suitable in breeding programs targeting multiple pathogens and their mycotoxins.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle