Occurrence and Distribution of Physiological Races of <i>Exserohilum turcicum</i> in Maize-Growing Regions of Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Turcicum leaf blight (TLB) is a common foliar disease of maize in Mexico that is caused by the fungal pathogen Exserohilum turcicum. The most effective management strategy against TLB is monogenic race-specific resistance. Among the 140 E. turcicum isolates from symptomatic leaves collected from maize fields in Mexico, 100 were obtained from tropical (Veracruz) and temperate areas (Estado de México) between 2010 and 2019, and 40 isolates were obtained from tropical (Sinaloa, Tamaulipas, Veracruz, and Chiapas), subtropical (Nayarit, Jalisco, and Guanajuato), and temperate areas (Estado de Mexico, Hidalgo, and Puebla) collected in 2019. All the isolates caused TLB symptoms on the positive control (ht4), showing that they were all pathogenic. Six physiological races of E. turcicum (2, 3, 23, 3N, 23N, and 123N) were identified based on resistant or susceptible responses displayed by five maize differential genotypes (A619Ht1, A619Ht2, A619Ht3, B68HtN, and A619ht4). The most common was race 23, accounting for 68% of the isolates, followed by races 23N, 123N, 3, 2, and 3N at 15, 8, 6, 2, and 1%, respectively. Race 123N was able to infect the greatest number of maize differential genotypes used in the study. Race 123N was detected in Sinaloa and Estado de México. Race 3 was detected in Nayarit and Jalisco. Race 2 was detected in Jalisco, Estado de México, and Veracruz, and race 3N was detected in Tamaulipas. Race 23 was equally dominant in the tropical, subtropical, and temperate regions, while race 123N was more common in the tropical environment, and race 23N was more common in the tropical and temperate environments. There was no evidence for shifts in the races between 2010 and 2019.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».