Select Cover Crop Residue and Soil Microbiomes Contribute to Suppression of Fusarium Root and Crown Rot in Barley and Soybean
Notice bibliographique
Résumé
Fusarium root and crown rot (FRCR) negatively impact several economically important plant species. Cover crops host different soil and residue microbiomes, thereby potentially influencing pathogen load and disease severity. The carryover effect of cover crops on FRCR in barley and soybean was investigated. Field trials were conducted in Prince Edward Island, Canada. Two cover crops from each plant group, including forbs, brassicas, legumes, and grasses, were grown in a randomized complete block design with barley and soybean planted in split plots the following year. Barley and soybean roots were assessed for FRCR through visual disease rating and Fusarium spp. were isolated from diseased tissue. Fungal and bacterial communities in cover crop residues were quantified using amplicon sequencing. The disease-suppressive effects of soil were tested in greenhouse studies. The results indicated that sorghum-sudangrass-associated microbiomes suppress Fusarium spp., leading to reduced FRCR in both barley and soybean. The oilseed radish microbiome had the opposite effect, consequently increasing FRCR incidence in barley and soybean. The results from this study indicate that cover crop residue and the associated soil microbiome influence the incidence and severity of FRCR in subsequent crops. This information can be used to determine cover cropping strategies in barley and soybean production systems.
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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 ».