<i>Trichothecium roseum</i> causes pink fruit rot on <i>Solanum lycopersicum</i> in China
Notice bibliographique
Résumé
Tomato diseases are an important factor affecting the yield and quality of tomato worldwide. In July 2024, tomato rot and red mould layers were found in a greenhouse in Yingjiang district, Anqing City, Anhui province, China. First, a water-stained lesion appeared on the fruit pedicle, gradually expanded around the fruit pedicle, and then extended to the whole fruit surface. The lesion was dark brown with dense villous mycelium and gradually became pink. To determine the identity of the pathogen, infected tomato fruits were collected and conidia from the lesions were isolated. Three fungal isolates were isolated from the diseased fruits, which formed pink colonies on potato dextrose agar after culturing. The pathogen was identified based on colony characteristics, morphological features, phylogenetic analyses of ribosome transcriptional spacers (rDNA; ITS) and β-tubulin (TUB) and pathogenicity tests. According to the morphological and molecular characteristics, the pathogen of tomato pink rot disease was determined as Trichothecium roseum. This study is the first to show T. roseum as a causative agent of tomato pink rot in China.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».