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Enregistrement W4388916124 · doi:10.1002/ndr2.12233

First report of <i>Pantoea ananatis</i> causing leaf blight disease of pomegranate in India

2023· article· en· W4388916124 sur OpenAlexaboutno aff
Nayana Chathalingath, Anbarasi Gunasekar

Notice bibliographique

RevueNew Disease Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogenic Bacteria Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaDepartment of Biotechnology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésBiologyNutrient agar16S ribosomal RNAInoculationBlightHorticulturePetiole (insect anatomy)BotanyLeaf spotSpotsMicrobiologyAgarBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pomegranate (Punica granatum) is an economically important fruit crop and India ranks first for its cultivation globally (Chathalingath & Gunasekar, 2023). During December 2022, pomegranate in Tamil Nadu, India was found with leaf abnormalities. Diseased leaves showed brown necrotic spots surrounded by yellowish margins and the edges of the leaves were wrinkled (Figure 1). Diseased leaves were collected and surface sterilised with 0.2% sodium hypochlorite, and then the lesion-bearing areas were cut and ground with sterile water. The suspension was spread onto nutrient glucose agar and incubated at 28±2°C for five days (Doddaraju et al., 2019). All the colonies on the medium showed similar morphological features and a single colony was selected and assigned the name PBL5. The isolate was Gram-negative and yellow-pigmented, circular with a glistening morphology, positive for starch hydrolysis, catalase, oxidase and methyl red but negative for citrate utilisation, Voges-Proskauer and casein hydrolysis. The isolate was incapable of producing indole and urease. The pathogenicity of the isolate was tested by the foliar spray method on seedlings. Pathogenicity was confirmed after observation of symptoms, resembling those seen in the field, within a week of inoculation (Figure 2). The pathogen was successfully isolated from the inoculated leaves and identified by PCR amplification with universal 16S rRNA primers (27F and 1492R) followed by Sanger sequencing (Chathalingath et al., 2023). An amplicon of 1400 bp was sequenced (GenBank Accession no. OP269843.1) and BLAST analysis of this sequence showed 99.91% of identity with the 16S ribosomal RNA gene of P. ananatis strain OSD3 (MK818494.1). A phylogenetic study revealed that PBL5 had affinity with Flavobacterium acidificum, Pantoea sp., an unnamed species of Enterobacteriaceae and Erwinia uredovora (Figure 3). Pantoea ananatis has already been identified in many food crops. For instance, leaf blights caused by P. ananatis have been reported in rice in India (Mondal et al., 2011) and in strawberries in Canada (Bajpai et al., 2020). Liao et al. (2016) also found a P. ananatis-induced soft rot bacterial disease in peach fruit in China. To the best of our knowledge, this is the first evidence of P. ananatis as the cause of bacterial blight of pomegranate in India and worldwide. Since P. ananatis causes a range of diseases in economically important food crops, a detailed study is required to understand the mode of transmission since this is still unknown. The authors would like to thank the PG and Research Department of Biotechnology, Kongunadu Arts and Science College (KASC) and Department of Biotechnology, PSGR Krishnammal College for Women (PSGRKCW) for supporting all the laboratory facilities. We thank the DBT and DST-FIST for providing laboratory facilities to the Biotechnology Department, KASC and PSGRKCW.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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