Identification and Characterization of <i>Sphaerulina vaccinii</i> sp. nov. as the Cause of Leaf Spot and Stem Canker in Lowbush Blueberry and Its Epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
Septoria leaf spot and stem canker is an important disease of lowbush blueberry, but the causal pathogen has not been accurately identified. Based on sequence analysis of the internal transcribed spacer, translation elongation factor 1 alpha, RNA polymerase II second largest subunit, 28S nuclear ribosomal DNA gene, and β-tubulin genes, the pathogen aligns closely with the genus Sphaerulina. The phylogenetic analyses based on these loci demonstrate that while the pathogen is closely related to the species Sphaerulina amelanchier, it is sufficiently distinct to warrant a new species designation. No ascomata of the teleomorph were found; however, ascospores recovered from leaves fit, morphologically, with the genus Mycosphaerella. The morphological data also support a new species designation. Based on the host that this pathogen infects, we propose the name as Sphaerulina vaccinii and the disease as Sphaerulina leaf spot and stem canker. Under field conditions, it appears that initial inoculum originates from pycnidia on overwintered leaves and stem lesions (cankers) on fruiting stems. More than 90% of the initial inoculum was released during the flowering period from late May through June. Leaf spots began to appear in early June and disease severity increased in a linear manner over time. Secondary inoculum production from diseased foliage was minimal and not considered important epidemiologically. Defoliation resulting from disease began in early July and increased in a nonlinear manner thereafter. Manual defoliation of blueberry stems at various times prior to harvest showed the substantial extent to which premature defoliation by this disease can affect yield. Stem lesions were also shown to have an impact on yield, even though stems were not killed.
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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 ».