Phytotoxin of rice aggregate sheath spot pathogen <i>Rhizoctonia oryzae-sativae</i> and its biological activities
Notice bibliographique
Résumé
Rice aggregate sheath spot disease occurs in many countries and causes serious yield losses. In China, the disease-causing fungus Rhizoctonia oryzae-sativae was reported in 1985, and since then, it has rarely been reported in major rice-growing areas after almost 30 years. Compared with Rhizoctonia solani, R. oryzae-sativae has a significantly different physiological morphology and growth status, although both fungi affect rice leaves in very similar ways. The optimum temperature for the suitable growth of R. oryzae-sativae is 31 °C, which is consistent with previous reports. We extracted phytotoxins from R. oryzae-sativae and analyzed its biological activity via the detached leaf and radicle inhibition methods. Rhizoctonia solani and R. oryzae-sativae exhibit differences in terms of pathogenicity and toxin activity, which indicates that these fungi may produce different toxin components. Based on gas chromatography–mass spectrometry data, esters, phenols, and other components were present in the crude toxin extract of R. oryzae-sativae. Our research provides a new method for studying the phytotoxins of R. oryzae-sativae. However, further studies are needed to elucidate the pathogenic mechanisms responsible for aggregate sheath spot disease in rice.
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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) | 0,000 | 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 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 ».