Clonal Expansion in Multiple Phyllosticta Species Causing Citrus Black Spot or Similar Symptoms in China
Notice bibliographique
Résumé
Phyllosticta spp. are important pathogens of citrus plants. Several Phyllosticta species associated with Citrus species grown in China have been reported; however, the relative prevalences of individual species and the distributions of their genotypes among host Citrus species remain largely unknown. In this study, we conducted an extensive survey of Phyllosticta species across 11 citrus-producing provinces in southern China. From fruits and leaves with black spots or black-spot-like symptoms, a total of 461 Phyllosticta strains were isolated. Based on molecular (ITS, actA, tef1, gapdh, LSU, and rpb2 sequences) and morphological data, the strains were systematically identified as belonging to five species: P. capitalensis, P. citrichinaensis, P. citriasiana, P. citricarpa, and P. paracitricarpa. To further understand intraspecific genetic diversity and relationships, strains of five species from different geographic and host sources were analyzed based on the multilocus sequence data. Our population genetic analyses revealed that all five Phyllosticta species on citrus showed evidence for clonal dispersals within and among geographic regions. In addition, pathogenicity tests using representative strains showed that all five species can cause disease on the tested Citrus spp. We discuss the implications of our results for the control and management of Citrus Black Spot and related diseases.
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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 ».