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Enregistrement W4225147617 · doi:10.3389/fmicb.2022.843389

Analysis of Phyllosphere Microorganisms and Potential Pathogens of Tobacco Leaves

2022· article· en· W4225147617 sur OpenAlexaff
Ligang Xiang, Hancheng Wang, Feng Wang, Liuti Cai, Wenhong Li, Tom Hsiang, Zhihe Yu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesChina National Tobacco CorporationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhyllosphereBiologyPhomaAlternariaAlternaria alternataPestalotiopsisBotanyColletotrichumCladosporiumMicrobiologyPenicilliumBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the tobacco phyllosphere, some of the microbes may have detrimental effects on plant health, while many may be neutral or even beneficial. Some cannot be cultivated, so culture-independent methods are needed to explore microbial diversity. In this study, both metagenetic analysis and traditional culture-dependent methods were used on asymptomatic healthy leaves and symptomatic diseased leaves of tobacco plants. In the culture-independent analysis, asymptomatic leaves had higher microbial diversity and richness than symptomatic leaves. Both asymptomatic and symptomatic leaves contained several potentially pathogenic bacterial and fungal genera. The putative bacterial pathogens, such as species of Pseudomonas , Pantoea , or Ralstonia , and putative fungal pathogens, such as species of Phoma , Cladosporium , Alternaria , Fusarium , Corynespora , and Epicoccum , had a higher relative abundance in symptomatic leaves than asymptomatic leaves. FUNGuild analysis indicated that the foliar fungal community also included endophytes, saprotrophs, epiphytes, parasites, and endosymbionts. PICRUSt analysis showed that the dominant functions of the bacterial community in a symptomatic leaf were cellular processes and environmental information processing. In the other five foliar samples, the dominant functions of the bacterial community were genetic information processing, metabolism, and organismal systems. In the traditional culture-dependent method, 47 fungal strains were isolated from 60 symptomatic tobacco leaf fragments bearing leaf spots. Among them, 21 strains of Colletotrichum (29%), Xylariaceae (14%), Corynespora (14%), Pestalotiopsis (10%), Alternaria (10%), Epicoccum (10%), Byssosphaeria (5%), Phoma (5%), and Diaporthe (5%) all fulfilled Koch’s postulates and were found to cause disease on detached tobacco leaves in artificial inoculation tests. Symptoms on detached leaves caused by three strains of Corynespora cassiicola in artificial inoculation tests were similar to the original disease symptoms in the tobacco field. This study showed that the combined application of culture-dependent and independent methods could give comprehensive insights into microbial composition that each method alone did not reveal.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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