Impacts of abiotic factors on the fungal communities of ‘Honeycrisp’ apples in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The maintenance of the beneficial plant microbiome to control plant pathogens is an emerging concept of disease management, and necessitates a clear understanding of these microbial communities and the environmental factors that affect their diversity and compositional structure. As such, studies investigating the microbiome of economically significant cultivars within each growing region are necessary to develop adequate disease management strategies. Here, we assessed the relative impacts of growing season, management strategy, and geographical location on the fungal microbiome of 'Honeycrisp' apples from seven different orchard locations in the Atlantic Maritime Ecozone for two consecutive growing years. Though apple fruit tissue was dominated by relatively few fungal genera, significant changes in their fungal communities were observed as a result of environmental factors, including shifts in genera with plant-associated lifestyles (symbionts and pathogens), such as Aureobasidium, Alternaria, Penicillium, Diplodia, and Mycosphaerella. Variation in fungal composition between different tissues of fruit was also observed. We demonstrate that growing season is the most significant factor affecting fungal community structure and diversity of apple fruit, suggesting that future microbiome studies should take place for multiple growing seasons to better represent the host-microbiome of perennial crops under different environmental conditions.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».