Identification and Characterization of Calonectria Species Associated with Plant Diseases in Southern China
Notice bibliographique
Résumé
Calonectria species are important plant pathogens on a wide range of hosts, causing significant losses to plant production worldwide. During our survey on phytopathogenic fungi from 2019 to 2021, diseased samples were collected from various hosts in Guangdong Province, China. In total, 16 Calonectria isolates were obtained from leaf spots, stem blights and root rots of species of Arachis, Cassia, Callistemon, Eucalyptus, Heliconia, Melaleuca and Strelitzia plants. Isolates were identified morphologically, and a multigene phylogenetic analysis of combined partial sequences of calmodulin (cmdA), translation elongation factor 1-alpha (tef1-α) and beta-tubulin (β-tubulin) was performed. These sixteen isolates were further identified as nine Calonectria species, with five new species: Ca. cassiae, Ca. guangdongensis, Ca. melaleucae, Ca. shaoguanensis and Ca. strelitziae, as well as four new records: Ca. aconidialis from Arachis hypogaea, Ca. auriculiformis from Eucalyptus sp., Ca. eucalypti from Callistemon rigidus, and Ca. hongkongensis from Eucalyptus gunnii. Moreover, we provide updated phylogenetic trees for four Calonectria species complexes viz. Ca. colhounii, Ca. cylindrospora, Ca. kyotensis and Ca. reteaudii. Our study is the first comprehensive study on Calonectria species associated with various hosts from subtropical regions in China. Results from the present study will be an addition to the biodiversity of microfungi in South China.
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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 ».