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Enregistrement W4402049378 · doi:10.1080/07060661.2024.2386299

First report of <i>Diaporthe humulicola</i> causing halo blight of hop ( <i>Humulus lupulus</i> L.) in Prince Edward Island, Canada

2024· article· en· W4402049378 sur OpenAlexafffundvenueabout
Adam Foster, Aaron Mills, Jason McCallum

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Pathology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésHumulus lupulusHop (telecommunications)BlightBotanyBiologyHorticultureEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study documents the first report of halo blight of hop (Humulus lupulus L.), caused by the fungal pathogen Diaporthe humulicola, in Prince Edward Island (PE), Canada. This pathogen has been previously reported in Michigan, New York, Connecticut and Quebec. Disease symptoms were reported in hopyards in Harrington and Mount Albion, PE. Symptoms reported include both foliar lesions and severe necrosis of hop cones. Through a metagenomic approach using Nanopore sequencing of the full Internal Transcribed Spacer (ITS) region products, multiple fungal species were identified in infected hop cones. Many plant pathogens were present in the hop cones including species of Botrytis, Alternaria, Colletotrichum and Fusarium. Additionally, metagenomic sequencing identified reads that most closely matched D. humulicola. Symptomatic leaf tissue sections were cultured on amended PDA to isolate the pathogen, then colony PCR was conducted and ITS regions were sequenced, confirming the identity of D. humulicola. Pathogenicity was validated using Koch’s postulates on hop leaf disks, with lesion development occurring 7 days post-inoculation. Considering the humid conditions characteristic of eastern North American hop-growing zones, halo blight’s emergence in PE emphasizes the need for comprehensive monitoring and improved best management strategies to protect the PE hop industry.

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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,185

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 technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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