From Natural Hosts to Agricultural Threats: The Evolutionary Journey of Phytopathogenic Fungi
Notice bibliographique
Résumé
Since the domestication of plants, pathogenic fungi have consistently threatened crop production, evolving genetically to develop increased virulence under various selection pressures. Understanding their evolutionary trends is crucial for predicting and designing control measures against future disease outbreaks. This paper reviews the evolution of fungal pathogens from natural habitats to agricultural settings, focusing on eight significant phytopathogens: Pyricularia oryzae, Botrytis cinerea, Puccinia spp., Fusarium graminearum, F. oxysporum, Blumeria graminis, Zymoseptoria tritici, and Colletotrichum spp. Also, we explore the mechanism used to understand evolutionary trends in these fungi. The studied pathogens have evolved in agroecosystems through either (1) introduction from elsewhere; or (2) local origins involving co-evolution with host plants, host shifts, or genetic variations within existing strains. Genetic variation, generated via sexual recombination and various asexual mechanisms, often drives pathogen evolution. While sexual recombination is rare and mainly occurs at the center of origin of the pathogen, asexual mechanisms such as mutations, parasexual recombination, horizontal gene or chromosome transfer, and chromosomal structural variations are predominant. Farming practices like mono-cropping resistant cultivars and prolonged use of fungicides with the same mode of action can drive the emergence of new pathotypes. Furthermore, host range does not necessarily impact pathogen adaptation and evolution. Although halting pathogen evolution is impractical, its pace can be slowed by managing selective pressures, optimizing farming practices, and enforcing quarantine regulations. The study of pathogen evolution has been transformed by advancements in molecular biology, genomics, and bioinformatics, utilizing methods like next-generation sequencing, comparative genomics, transcriptomics and population genomics. However, continuous research remains essential to monitor how pathogens evolve over time and to develop proactive strategies that mitigate their impact on agriculture.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».