Reaction of Sour Passion Fruit Lineages and Hybrids to Bacterial Spot Caused by Xanthomonas axononopodis pv. passiflorae Under Protected Cultivation and Field Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Passion fruit is infected by many plant pathogens, including Xanthomonas axonopodis pv. passiflorae, causing bacterial spot disease. This disease has been impaired orchards all over Brazil, resulting in low yield and production. In addition, it results in premature death of plants in the field. This study aimed to analyze the reaction of sour passion fruit genotypes to bacterial spot in leaves under protected cultivation (Experiment 1) and the bacterial spot severity in fruits under field conditions (Experiment 2). Experiment 1 was carried out as a randomized block design (RBD) with subdivided plots, composed of 24 treatments (genotypes), three replications, five plants per plot, and five evaluation dates. Bacterial spot incidence and severity were evaluated using a 0 to 5 grading scale. Evaluations were carried out at a 7-day interval after disease symptoms first appeared. Genotypes differed for mean disease severity and incidence. The bacterial spot disease evaluations showed that genotypes MAR20#46 P3 R4 X Rosa Claro R4 and MD 16 P3 X MAR20#39 P1 R4 presented the lowest scores for the disease incidence in the leaves. S2L AP R1, MAR20#19 ROXO R4 X ECRAM P3 R3, and MD 16 P3 X MAR20#39 P1 R4 were the genotypes with the lowest disease severity scores. Experiment 2 consisted of a RBD with 24 treatments, three replications, and seven plants per plot. Severity assessments were monthly performed on five fruits per plot, totaling three evaluation dates. In this experiment, the percentage of total fruit area with necrotic lesions was measured using a 1 to 4 grading scale. Bacterial spot severity assessments in fruits identified interactions between genotypes and evaluation dates (p ≤ 0.05). The lineages S2L MAR 20#15 R4 and S2L MAR20#19 R2 showed the lowest mean severity scores of bacterial spot in fruit. The genotypes with the lowest mean scores were selected to continue the breeding program.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».