Ecology and diversity of culturable fungal species associated with soybean seedling diseases in the Midwestern United States
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To isolate and characterize fungi associated with diseased soybean seedlings in Midwestern soybean production fields and to determine the influence of environmental and edaphic factors on their incidence. METHODS AND RESULTS: Seedlings were collected from fields with seedling disease history in 2012 and 2013 for fungal isolation. Environmental and edaphic data associated with each field was collected. 3036 fungal isolates were obtained and assigned to 76 species. The most abundant genera recovered were Fusarium (73%) and Trichoderma (11.2%). Other genera included Mortierella, Clonostachys, Rhizoctonia, Alternaria, Mucor, Phoma, Macrophomina and Phomopsis. Most recovered species are known soybean pathogens. However, non-pathogenic organisms were also isolated. Crop history, soil density, water source, precipitation and temperature were the main factors influencing the abundance of fungal species. CONCLUSION: Key fungal species associated with soybean seedling diseases occurring in several US production regions were characterized. This work also identified major environment and edaphic factors affecting the abundance and occurrence of these species. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: The identification and characterization of the main pathogens associated with seedling diseases across major soybean-producing areas could help manage those pathogens, and devise more effective and sustainable practices to reduce the damage they cause.
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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 ».