New Insights into the Fungal Diversity of Cranberry Fruit Rot in Québec Farms Through a Large-Scale Molecular Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Cranberry fruit rot (CFR) pathogens are widely reported in the literature, but performing large-scale analysis of their presence inside fruit has always been challenging. In this study, a new molecular diagnostic tool, capable of identifying simultaneously 12 potential fungal species causing CFR, was used to better define the impact of CFR across cranberry fields in Québec. For this purpose, 126 fields and 7,825 fruits were sampled in three cranberry farms distributed throughout the province and subjected to comparative analyses of fungal presence and abundance according to cultural practices, sampling times, and cranberry cultivars. All 12 pathogens were detected throughout the study, but as a first major finding, the analyses revealed that four species, Godronia cassandrae, Colletotrichum fructivorum, Allantophomopsis cytisporea, and Coleophoma empetri, were consistently predominant regardless of the parameters studied. Comparison of conventional and organic productions showed a significant reduction in fungal richness and relative abundance. Interestingly, Monilinia oxycocci was found almost exclusively in organic productions, indicating that fungicides had a strong and persistent effect on its population. Surprisingly, there were no significant differences in fungal relative abundance or species richness between fruit sampled at harvest or in storage, suggesting that there may not exist a clear distinction between field and storage rot, as was previously thought. Comparative analysis of fungal species found on eight different cranberry cultivars indicated that they were all infected by the same fungi but could not rule out differences in genetic resistance. This large-scale analysis allows us to draw an exhaustive picture of CFR in Québec and provides new information with respect to its management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».