Characterization of <i>Pyrenophora tritici-repentis</i> in Tunisia and Comparison with a Global Pathogen Population
Notice bibliographique
Résumé
Pyrenophora tritici-repentis causes tan spot, an important foliar disease of wheat. A collection of P. tritici-repentis isolates from Tunisia, located in one of the main secondary centers of diversification of durum wheat, was tested for phenotypic race classification based on virulence on a host differential set and for the presence of the necrotrophic effector (NE) genes ToxA, ToxB, and toxb by PCR analysis. While races 2, 4, 5, 6, 7, and 8 were identified according to their virulence phenotypes, PCR testing indicated the presence of “atypical” isolates that induced necrosis on the wheat differential ‘Glenlea,’ but lacked the expected ToxA gene, suggesting the involvement of other NEs in the P. tritici-repentis/wheat interaction. Genetic diversity and the P. tritici-repentis population structure were explored further by examining 59 Tunisian isolates and 35 isolates from Algeria, Azerbaijan, Canada, Iran, and Syria using 24 simple sequence repeat markers. Average genetic diversity, overall gene flow, and percentage polymorphic loci were estimated as 0.58, 2.09, and 87%, respectively. Analysis of molecular variance showed that 81% of the genetic variance occurred within populations and 19% occurred between populations. Cluster analysis by the unweighted pair group method indicated that ToxB – isolates grouped together and were distantly related to ToxB + isolates. Based on Nei’s analysis, the global collection clustered into two distinct groups according to their region of origin. The results suggest that geographic origin and the host specificity imposed by different NEs can lead to differentiation among P. tritici-repentis populations.
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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 ».