Screening of Selected Sorghum Genotypes for Resistance to Covered Kernel Smut Disease in Western Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Sorghum is an important food security crop for arid and semi-arid tropics but its production is hampered by many biotic and abiotic factors including covered kernel smut disease (CKSD) caused by fungus Sporosorium sorghi in the Ustilaginaceae family. The disease attacks susceptible sorghum genotypes causing yield losses estimated at 43% in Western Kenya. This study determined the response of selected sorghum genotypes to CKSD under field and greenhouse conditions. A total of 15 elite sorghum genotypes were screened under field conditions in Migori and Homa Bay sites and under greenhouse at the University of Eldoret. Data on disease incidence and severity were collected per genotype and analyzed using R-Studio software and means were separated at 1% using Tukey’s test. Results showed significant differences among genotypes for disease incidence and severity under fields and greenhouse conditions. Disease incidence varied significantly (p < 0.001) among the genotypes ranging from zero (for T53, T30, IS3092, N4 and N68) to 64% (for Nyadundo2) under field conditions but ranged from 0-69% under greenhouse conditions. Similarly, severity followed the same trend with C26 having the worst attack with a score of 5 while T53 recorded the least (score of 1). This study has identified potential sources of resistance for covered kernel smut disease that can be utilized to manage the disease and significantly improve sorghum yields in the target regions.
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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 | 0,000 | 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 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 ».