Characterization and pathogenicity of <i>Colletotrichum camelliae</i> causing brown blight disease of tea ( <i>Camellia sinensis</i> ) in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Tea (Camellia sinensis (L.) Kuntze) is a dicotyledonous woody shrub species widely cultivated to produce a beverage made from its leaves. Brown blight is a destructive foliar fungal disease that reduces tea production and degrades quality, resulting in lower market value. Typical brown blight symptoms observed in three commercial tea plantations in Malaysia were characterized as brownish to black lesions on young leaves. The lesions expanded with age, becoming darker and developing into necrotic cells. A total of 45 fungal isolates were isolated from brown blighted tea leaves and identified as Colletotrichum camelliae. Morphological characteristics coupled with universal spacer region and multigene phylogenetic relationships using the internal transcribed spacer (ITS), β-tubulin (tub2) and glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase (gapdh) were used to accurately identify fungal isolates. The results of the pathogenicity test revealed that C. camelliae was responsible for causing brown blight disease of tea. This study highlights the occurrence of C. camelliae which causes tea brown blight in Malaysia. These findings may assist in disease monitoring, strict quarantine and effective control management of diseased tea plants.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».