Application of Hydrothermal Time Models to Predict Sclerotial Germination of <i>Athelia rolfsii</i>
Notice bibliographique
Résumé
Athelia rolfsii, causal agent of “southern blight” disease, is a soilborne fungal pathogen with a wide host range of more than 500 species. This study's objectives were to (i) quantify the effects of two environmental factors, temperature and soil moisture, on germination of A. rolfsii inoculum (sclerotia), which is a critical event for the onset of disease epidemics and (ii) predict the timing of sclerotial germination by applying population-based threshold-type hydrothermal time (HTT) models. We conducted in vitro germination experiments with three isolates of A. rolfsii isolated from peanuts, which were tested at five temperatures ( T), ranging from 17 to 40°C, four matric potentials (Ψ m) between −0.12 and −1.57 MPa, and two soil types (fine sand and loamy fine sand), using a factorial design. When Ψ m was maintained between −0.12 and −0.53 MPa, T from 22 to 34°C was found to be conducive to sclerotial germination (>50%). The HTT models were fitted for a range of T (22 to 34°C) and Ψ m (−0.12 to −1.57 MPa) that accounted for 84% or more of variation in the timing of sclerotial germination. The estimated base T ranged between 0 and 4.5°C and the estimated base Ψ m between −2.96 and −1.52 MPa. The results suggest that the HTT modeling approach is a suitable means of predicting the timing of A. rolfsii sclerotial germination. This HTT methodology can potentially be tested to fine-tune fungicide application timing and in-season A. rolfsii management strategies. [Formula: see text] Copyright © 2024 The Author(s). This is an open access article distributed under the CC BY 4.0 International license .
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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 ».