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Enregistrement W4252141459 · doi:10.21203/rs.3.rs-18519/v1

Fungal Composition and Diversity of the Tobacco Leaf Phyllosphere during Curing of Leaves

2020· preprint· en· W4252141459 sur OpenAlexaff
Qianli Chen, Lin Cai, Hancheng Wang, Liuti Cai, Paul H. Goodwin, Jun Ma, Feng Wang, Zhong Li

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
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-clésPhyllosphereFungal DiversityComposition (language)BotanyCuring (chemistry)Tobacco leafBiologyHorticultureChemistryArtEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Rhizopus oryzae causes tobacco pole rot in China during tobacco flue-curing. Flue-curing is a post-harvest process done to prepare tobacco leaves and involves three different stages: the yellowing stage has the lowest temperatures and highest humidity, then the color-fixing stage has higher temperatures and medium humidity, and finally the stem-drying stage has the highest temperatures and lowest humidity.Results: In this study, fungal culturing and IonS5TMXL high-throughput sequencing techniques were used to reveal the fungal community of the petioles and lamina of tobacco leaves infected with pole rot during flue-curing. A total of 108 fungal isolates belonging to 5 genera and 10 species were isolated on media. The most common fungi isolated was R. oryzae, most often found equally on petioles and laminas in the color-fixing stage, followed by saprotrophs, mostly Aspergillus fumigatus and Aspergillus flavus. High-throughput sequencing revealed saprotrophs, Alternaria being the most abundant genus, followed by Phoma, Cercospora and Aspergillus, whereas Rhizopus was the tenth most abundant genus, which was mostly found on petioles at the yellowing stage. Both culturable fungal diversity and fungal sequence diversity was higher at stem-drying stage than the yellowing and color-fixing stages, and diversity was higher with leaf lamina than petioles revealing that the changes in fungal composition and diversity during the curing process were similar with both methods.Conclusions: A better understanding of the saprotrophic fungi during curing of leaves with pole rot could result in the identification of highly competitive saproptrophs that may act as potential biocontrol agents of tobacco pole rot.

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 seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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