Population Structure of <i>Pyrenophora teres</i> f. <i>teres</i> Barley Pathogens from Different Continents
Notice bibliographique
Résumé
Net form net blotch disease, caused by Pyrenophora teres f. teres, results in significant yield losses to barley industries. Up-to-date knowledge of the genetic diversity and structure of pathogen populations is critical for elucidating the disease epidemiology and unraveling pathogen survival and dispersal mechanisms. Thus, this study investigated long-distance dispersal and adaptation by analyzing the genetic structure of 250 P. teres f. teres isolates collected from Australia, Canada, Hungary, and Republic of South Africa (RSA), and historical isolates from Canada, Denmark, Japan, and Sweden. The population genetic structure detected by discriminant analysis of principal components, with the use of 5,890 Diversity Arrays Technology markers, revealed the presence of four clusters. Two of these contained isolates from all regions, and all isolates from RSA were grouped in these two. Australia and Hungary showed three clusters each. One of the Australian clusters contained only Australian isolates. One of the Hungarian clusters contained only Hungarian isolates and one Danish isolate. STRUCTURE analysis indicated that some isolates from Australia and Hungary shared recent ancestry with RSA, Canada, and historical isolates and were thus admixed. Subdivisions of the neighbor joining network indicated that isolates from distinct countries were closely related, suggesting that multiple introduction events conferred genetic heterogeneity in these countries. Through a neighbor joining analysis and amplification with form-specific DNA markers, we detected two hybrid isolates, CBS 281.31 from Japan and H-919 from Hungary, collected in 1931 and 2018, respectively. These results provide a foundation for exploring improved management of disease incursions and pathogen control through strategic deployment of resistance.
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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) | 0,001 | 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 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 ».