Multivariate morphometric analysis of <i>Meloidogyne</i> spp. in Tamil Nadu, India: A PCA-based approach to population differentiation in carrot ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Root-knot nematodes (Meloidogyne spp.) are major agricultural pests threatening carrot (Daucus carota L.) cultivation in Tamil Nadu, India, causing significant yield losses. This study employed Principal Component Analysis (PCA) to investigate the morphometric traits of second-stage juveniles (J2) and adult females from eight Meloidogyne spp. populations collected from carrot-growing regions across Tamil Nadu. Morphological characterization involved extracting J2 and adult females, preparing whole mounts in glycerin, dissecting female perineal patterns, and recording morphometric measurements using Camera Lucida, phase contrast, and scanning electron microscopy. It revealed variations in key traits, including body and stylet length, with significant differences between nematode populations from hill and plain regions. PCA reduced the high-dimensional data, explaining 93.80% and 93.45% of the total variance in females and juveniles, respectively. Strong positive correlations were observed between body length and median bulb length in juveniles, dorsal gland orifice (DOGO), and body width in females. Negative correlations were also noted for stylet width and DOGO in females. PCA clustering revealed three distinct groups, with juveniles from Shoolagiri and Hosur forming one group and females from the Nilgiris and Kodaikanal clustering together, indicating geographic and environmental influence on morphometric traits. Stylet length emerged as a key distinguishing factor for both juvenile and female populations. These findings clearly explain the morphometric diversity within Meloidogyne populations, offering new insights into nematode management strategies in Tamil Nadu’s carrot ecosystems. This study also underscores the utility of PCA in streamlining morphometric analysis, enhancing the precision and speed of nematode identification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| 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 tête enseignante, 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 ».