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Enregistrement W4408336864 · doi:10.1002/ndr2.70021

First detection of a ‘<i>Candidatus</i> Phytoplasma solani’‐related strain infecting sugar beet in Switzerland

2025· article· en· W4408336864 sur OpenAlexaboutno aff
Christophe Debonneville, Nathalie Dubuis, Olivier Schumpp

Notice bibliographique

RevueNew Disease Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytoplasmas and Hemiptera pathogens
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesamt für Landwirtschaft
Mots-clésSugar beetBiologyStrain (injury)BotanyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sugar beet (Beta vulgaris) is the sole sugar crop in Switzerland, currently cultivated on approximately 16,000–18,000 ha, mainly distributed along the Central Plateau (Mahillon et al., 2022). The Swiss sugar industry is threatened by the disease “Syndrome Basses Richesses” (SBR) which significantly reduces sugar yield (Mahillon et al., 2022). Disease surveillance is done annually and has revealed that SBR has become widespread in the country in recent years. Two phloem-restricted pathogens are associated with SBR, the Stolbur (16SrXII group) phytoplasma ‘Candidatus Phytoplasma solani’ (‘Ca. P. solani’) and the γ-proteobacterium ‘Candidatus Arsenophonus phytopathogenicus’ (‘Ca. A. phytopathogenicus’) (Gatineau et al., 2002; Sémétey et al., 2007). Both are transmitted by planthoppers, Pentastiridius leporinus (Hemiptera: Cixiidae) being the main vector in sugar beet (Gatineau et al., 2002). Until 2023, only ‘Ca. A. phytopathogenicus’ had been detected in sugar beet with SBR symptoms in Switzerland. In 2024, DNA extracts (obtained using a CTAB-based method) from seven samples showing SBR symptoms collected in the north-eastern regions (Figure. 1) tested positive for phytoplasma using a quantitative PCR method based on detection of the phytoplasma 23S rRNA gene (Hodgetts et al., 2009). Phytoplasma infection was confirmed by nested PCR amplification of the 16S rRNA gene using the P1/P7 and R16F2n/R16R2 primer pairs used for universal phytoplasma identification, according to EPPO Standard PM7/133 (European and Mediterranean Plant Protection Organization, 2018). Further characterisation of the ‘Ca. P. solani’ isolate was done by nested PCR amplification of the tuf gene using fTuf1/rTuf1 and fTufAY/rTufAY primers pairs (Schneider & Gibb, 1997). Amplicons were purified (NucleoFast, Macherey-Nagel, Germany) and directly sequenced (Fasteris, Plan-les-Ouates, Switzerland). Phylogenetic trees were generated with the MEGA software version 11.0.13 using the Maximum Likelihood method in a bootstrap test (500 replicates) and ‘Candidatus Phytoplasma mali’ as the outgroup. BLAST sequence comparison of the partial 16S rRNA gene sequence (1177 bp) showed a 100% shared identity with ‘Ca. P. solani' (group 16SrXII) isolates from sugar beet in Germany (OQ717667) and Poland (PP716579) (Figure 2a), belonging to subgroup 16SrXII-P. Sequences of the tuf gene (943 bp) showed only one single nucleotide polymorphism difference, an A to G mutation at position 16 of the Swiss isolate, when compared with those of three German phytoplasma isolates from either sugar beet or P. leporinus. This supports the hypothesis that the Swiss ‘Ca. P. solani’ isolate is enclosed within the phylogenetic cluster of these three German phytoplasmas (Figure 2b), and it is closely related to phytoplasma isolates from grapevine and Hyalesthes obsoletus. Sequences have been submitted to the GenBank database under Accession Nos. PQ772046 (16S rRNA) and PQ784969, PQ784970 and PQ784971 (tuf), respectively. This is the first record of both detection and genetic characterisation of ‘Ca. P. solani’ infecting B. vulgaris in Switzerland. The phytoplasma is associated with SBR disease in the northeast of the country, close to Germany where ‘Ca. P. solani’ is prevalent in sugar beet fields affected by SBR. This finding coincides with the first detection of ‘Ca. A. phytopathogenicus’ in this area in 2024. Interestingly, sugar beet production in western Switzerland, known as the region most heavily affected by SBR, and where ‘Ca. A. phytopathogenicus’ has been present for several years, has so far remained free of ‘Ca. P. solani’. The results also suggest a complex epidemiology for closely related ‘Ca. P. solani’ isolates, which can affect different crop plants like sugar beet and grapevine, and are very likely to be transmitted by two distinct Hemiptera: Cixiidae populations. We would like to thank Matthias Lüscher (Strickhof, Switzerland) for providing the sugar beet samples.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,205
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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