Winter Rye Cover Crops Shelter Competent Squash Phyllosphere Bacteria to Reduce <i>Pseudomonas syringae</i> pv. <i>lachrymans</i> Growth and Angular Leaf Spot Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Cover crops, a soil conservation practice, can contribute to reducing disease pressure caused by Pseudomonas syringae, considered one of the most important bacterial plant pathogens. We recently demonstrated that the phyllosphere (leaf surface) bacterial community structure changed when squash ( Cucurbita pepo) was grown with a rye ( Secale cereale) cover crop treatment, followed by a decrease of angular leaf spot disease symptoms on squash caused by P. syringae pv. lachrymans. Application of biocontrol agents is a known agricultural practice to mitigate crop losses due to microbial disease. In this study, we tested the hypothesis that some phyllosphere bacteria promoted when squash is grown on cover crops could be isolated and used as a biocontrol agent to decrease angular leaf spot symptoms. We grew squash during a 2-year field experiment using four agricultural practices: bare soil, cover crops, chemically terminated cover crops, and plastic cover. We sampled squash leaves at three different dates each year and constructed a collection of cultivable bacterial strains isolated from squash leaves and rye cover crop material. Each isolated strain was identified by 16S rRNA gene sequencing and used in in vitro (Petri dish) pathogen growth and in vivo (greenhouse) symptom control assays. Four bacterial isolates belonging to the genera Pseudarthrobacter, Pseudomonas, Delftia, and Rhizobium were shown to inhibit P. syringae pv. lachrymans growth and angular leaf spot symptom development. Strikingly, the symptom control efficacy of all strains was stronger on older leaves. This study sheds light on the importance of bacterial isolation from cover crop sources to promote disease control. [Formula: see text] Copyright © 2024 The Author(s). This is an open access article distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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 ».