DNA Barcoding as a Tool for Surveying Cytospora Species Associated with Branch Dieback and Canker Diseases of Woody Plants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Branch dieback and canker diseases caused by Cytospora species adversely impact the health of woody plants worldwide. Results: During this survey, 59 Cytospora isolates were obtained from symptomatic trees and shrubs growing in southwest Ontario and Saskatchewan, Canada. A DNA barcoding approach combined with morphological characterization identified 15 known species of Cytospora associated with these diseases: C. chrysosperma, C. curvata, C. euonymina, C. hoffmannii, C. kantschavelii, C. leucosperma, C. leucostoma, C. nitschkeana, C. piceae, C. populina, C. pruinopsis, C. pruinosa, C. ribis, C. schulzeri, and C. sorbina. The most common species isolated from multiple hosts were C. sorbina (10), C. chrysosperma (8), C. nitschkeana (6), and C. pruinosa (6). A wide range of host associations, including non-conifer species, was observed for C. piceae. Conclusions: The obtained results contribute to the study of diversity, host affiliation, geographical distribution, and pathogenicity of Cytospora species occurring on woody plants in both natural habitats and agricultural systems. The findings support the effectiveness of using DNA barcodes in fungal taxonomy and plant pathology studies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».