Response of Barley Genotypes to Fusarium Head Blight under Natural Infection and Artificial Inoculation Conditions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Forty-eight spring barley genotypes were evaluated for deoxynivalenol (DON) concentration under natural infection across 5 years at Harrington, Prince Edward Island. These genotypes were also evaluated for Fusarium head blight (FHB) severity and DON concentration under field nurseries with artificial inoculation of Fusarium graminearum by the grain spawn method across 2 years at Ottawa, Ontario, and one year at Hangzhou, China. Additionally, these genotypes were also evaluated for FHB severity under greenhouse conditions with artificial inoculation of F. graminearum by conidial suspension spray method across 3 years at Ottawa, Ontario. The objective of the study was to investigate if reactions of barley genotypes to artificial FHB inoculation correlate with reactions to natural FHB infection. DON concentration under natural infection was positively correlated with DON concentration (r = 0.47, P < 0.01) and FHB incidence (r = 0.56, P < 0.01) in the artificially inoculated nursery with grain spawn method. Therefore, the grain spawn method can be used to effectively screen for low DON. FHB severity, generated from greenhouse spray, however, was not correlated with DON concentration (r = 0.12, P > 0.05) under natural infection and it was not correlated with DON concentration (r = -0.23, P > 0.05) and FHB incidence (r = 0.19, P > 0.05) in the artificially inoculated nursery with grain spawn method. FHB severity, DON concentration, and yield were affected by year, genotype, and the genotype × year interaction. The effectiveness of greenhouse spray inoculation for indirect selection for low DON concentration requires further studies. Nine of the 48 genotypes were found to contain low DON under natural infection. Island barley had low DON and also had high yield.
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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 | 0,001 | 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 découle