Distribution and pathogenicity of <i>Cicer arietinum</i> infecting fungi in Tunisian agricultural lands
Notice bibliographique
Résumé
Chickpea ( Cicer arietinum L.) ranks as one of the world’s leading legume crops, valued for its protein-packed edible seeds and contribution to soil fertility. However, chickpea cultivation encounters various biotic stresses, particularly fungal diseases, significantly impacting its productivity. In this study, a collection of 178 fungi, belonging to six geographical locations, was isolated from root and aerial tissues showing signs of fungal infection. The pathogenicity tests revealed that 75% of these fungi exhibited varying degrees of pathogenicity, with very pathogenic fungi representing the largest fraction (39%). Among these, 20 highly pathogenic fungal isolates were identified, representing eight different morphological types. Using rDNA ITS-sequencing, we classified these isolates into three genera and five distinct species, including four newly identified pathogens of chickpea: Fusarium foetens, Fusarium boothii, Macrophomina pseudophaseolina, and Aspergillus alliaceus. Molecular characterization and morphological analysis highlighted the prevalence of the genus Fusarium and the species F. foetens across all investigated sites. These results provide key insights into chickpea fungal pathogens, aiding crop management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».