Identification of fungi causing pre-harvest anthracnose and anthracnose-like symptoms on mango fruits ( <i>Mangifera indica</i> )
Notice bibliographique
Résumé
During field surveys in Uttar Pradesh, India between 2020–2022, we consistently encountered pre-harvest anthracnose and anthracnose-like symptoms on green mangoes, with incidence levels ranging from 20% to 40%, particularly during periods of heavy rainfall. This study aimed to identify the fungal pathogens associated with these symptoms using a polyphasic approach. Pathogenicity was confirmed on detached fruits of mango cv. Dashehari, with isolated pathogens including Colletotrichum asianum, C. siamense, Botryosphaeria dothidea, Diaporthe phoenicicola, Alternaria burnsii, Lasiodiplodia hormozganensis, and Parasympodiella eucalyptii. Colletotrichum asianum and C. siamense were identified as predominant through phylogenetic analysis of multiple genes (internal transcribed spacer [ITS], actin [ACT], chitin synthase [CHS-1], glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase [GAPDH], and Mat1–2 gene region [APMAT] genomic regions). Lasiodiplodia hormozganensis and A. burnsii were identified through phylogenetic analysis based on ITS and translation elongation factor-1alpha (TEF) genes. Diaporthe phoenicicola was identified using ITS, TEF, and β-tubulin (TUB2)-based phylogenetic analysis. To the best of our knowledge, association of D. phoenicicola and A. burnsii with mango fruit spots is being reported for the first time in this study. Lasiodiplodia hormozganensis was the most aggressive pathogen, followed by C. siamense, C. asianum, B. dothidea, A. burnsii, D. phoenicicola, and P. eucalypti. Although the pathogenic behaviour of P. eucalyptii has been demonstrated on detached leaves and fruits, its role remains questionable due to its rare isolation. This study underscores the involvement of multiple Colletotrichum species and other fungal pathogens in mango anthracnose and highlights the need for further research into the diversity and geographical distribution of Colletotrichum species causing mango anthracnose in India.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».