The bud rot pathogens infecting cannabis ( <i>Cannabis sativa</i> L., marijuana) inflorescences: symptomology, species identification, pathogenicity and biological control
Notice bibliographique
Résumé
Bud rot pathogens cause diseases on Cannabis sativa L. (cannabis, hemp) worldwide through pre- and post-harvest infections of the inflorescence. Seven indoor or outdoor cannabis production sites and three hemp fields were sampled for bud rot and stem canker presence during 2019–2020. Among 178 isolates recovered from diseased tissues, sequences of the ITS1-5.8S-ITS2 region of rDNA, the glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase (G3PDH) gene and the heat shock 60 (HSP) gene identified the following: Botrytis cinerea (162 isolates), B. pseudocinerea (2), B. porri (1), Sclerotinia sclerotiorum (5), Diaporthe eres (3) and Fusarium graminearum (5). Pathogenicity studies conducted on fresh detached cannabis buds inoculated with spore suspensions or mycelial plugs showed that B. cinerea, S. sclerotiorum and F. graminearum were the most virulent, while B. pseudocinerea, B. porri and D. eres caused significantly less bud rot. Optimal growth of Botrytis species occurred at 15–25°C. In vitro antagonism tests showed that Bacillus spp., Trichoderma asperellum and Gliocladium catenulatum inhibited B. cinerea and S. sclerotiorum colony growth. When applied as a spray 48 h prior to B. cinerea inoculation, all biocontrol agents significantly (P < 0.01) reduced disease development on detached inflorescences. Prolific growth and sporulation of T. asperellum and G. catenulatum were observed on bud tissues. The pathogens B. porri, S. sclerotiorum, D. eres and F. graminearum are described for the first time as cannabis bud rot pathogens. Inoculum from neighbouring fields of diseased garlic, cabbage, blueberry and hay pasture, respectively, likely initiated infection of inflorescences. Several biological control agents show potential for disease reduction through competitive exclusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».