Molecular Assessment of Pathotype Diversity of <i>Phytophthora sojae</i> in Canada Highlights Declining Sources of Resistance in Soybean
Notice bibliographique
Résumé
The large-scale deployment of resistance to Phytophthora sojae (Rps) genes in soybean has led to the rapid evolution of the virulence profile (pathotype) of P. sojae populations. Determining the pathotypes of P. sojae isolates is important in selecting soybean germplasm carrying the proper Rps, but this process is fastidious and requires specific expertise. In this work, we used a molecular assay to assess the pathotypes of P. sojae isolates obtained throughout the provinces of Québec, Ontario, and Manitoba. In preliminary assays, the molecular tool showed equivalent prediction of the pathotypes as a phenotyping assay and proved to be much faster to apply while eliminating intermediate values. Upon analysis of nearly 300 isolates, 24 different pathotypes were detected in Québec and Ontario, compared with only eight in Manitoba, where soybean culture is more recent. Pathotypes 1a, 1c, and 1d was predominant in Québec, while 1a, 1b, 1c, 1d, and 1k pathotypes were the most common in Manitoba. Overall, the results showed that 98 and 86% of the isolates carried pathotype 1a or 1c, respectively, suggesting that Rps1a and Rps1c were no longer effective in Canada. Based on the history of soybean varieties used in surveyed fields, it was found that 84% of them contained Rps genes that were no longer resistant against the pathotypes of the isolates found in the fields. While highlighting an easier and more precise option to assess pathotypes, this study presents the first pan-Canadian survey of P. sojae and stresses the importance of carefully managing the declining sources 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) | 0,000 | 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 ».