Pydiflumetofen: An <scp>SDHI</scp> seed‐applied fungicide, a potential tool for the canola‐blackleg management toolbox
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Blackleg is a major fungal disease of canola caused by Leptosphaeria maculans . Due to the breakdown of current host resistance, having an effective fungicide to avoid seedling infection is important to avoid disease. Pydiflumetofen is a newly developed broad‐spectrum seed treatment fungicide in the succinate dehydrogenase inhibitor (SDHI) group. We evaluated the separate and combined application of pydiflumetofen and Vibrance Flexi on early‐season control of blackleg using moderately resistant canola cultivar SY4135 and susceptible cultivar Westar. In the greenhouse, seedlings inoculated with green fluorescent protein (GFP)‐tagged L . maculans showed lesion development and apoplastic mycelial growth in cotyledons in control and Vibrance Flexi treatments but no lesion development or in planta mycelial growth was observed in pydiflumetofen‐treated seedlings, in Westar or SY4135, 14 days postinoculation. SY4135 and Westar plants with pydiflumetofen‐treated seeds inoculated with L . maculans isolate D3 had significantly lower disease severity. Both host genotypes treated with pydiflumetofen showed lower disease severity estimates than the other treatments. Statistically significant disease severity reduction was cultivar dependent in the field. Canola is most susceptible to blackleg as a seedling, from the cotyledon to two‐ to four‐leaf stage. Pydiflumetofen protects the plant at the critical window for infection. Therefore, pydiflumetofen could be a potential tool that farmers can add to their blackleg management toolbox.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».