Pathogenic Characterization of Pestalotiopsis grandis-urophylla Isolates Using Mycelial Suspension
Notice bibliographique
Résumé
Eucalyptus species are among the most important forest crops in the world and can be affected by several pathogens, mainly by fungi of the genus Pestalotiopsis, which cause leaf spots. Studies aimed at the pathogenic characterization of Pestalotiopsis spp. from lesions of eucalyptus leaves in Brazil are still limited. The objective of this work was to evaluate the pathogenic potential of Pestalotiopsis grandis-urophylla isolates. For that, healthy leaves of adult Eucalyptus grandis ‘GG 100’ plants were inoculated with mycelial suspension of different P. grandis-urophylla isolates. The leaves inoculated with the pathogen were submitted to controlled conditions in a humid chamber in transparent acrylic gerbox boxes. Disease severity assessments were performed at 4, 6, 8 and 10 days after inoculation. Isolate E 72-04 had the highest area under the disease progress curve (AUDPC). Regarding the development of lesions, isolates E-72-02 and E-72-03 fit the polynomial model of the second degree, while isolate E-72-04 fit a linear model. The methodology tested reproduced typical symptoms of Pestalotiopsis and can be used as a parameter for new pathogenicity tests with this fungal genus.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».