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Enregistrement W4412724229 · doi:10.1139/cjm-2025-0069

Identification, characterization and pathogenicity of <i>Colletotrichum asianum</i>,<i> C</i>.<i> fructicola</i>, and <i>C</i>.<i> laticiphilum</i> causing mango anthracnose in Vietnam

2025· article· en· W4412724229 sur OpenAlexvenueno aff
Nguyễn Thị Thủy Tiên, Le Thi Ha Thanh, Nguyễn Quang Đức Tiến, Nguyễn Hoàng Lộc

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMangiferaBiologyPostharvestColletotrichumPathogenicityConidiumHorticultureBotanyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mango ( Mangifera indica L.) is famous for its flavor, aroma, and nutritional value. However, anthracnose caused by Colletotrichum is the most destructive postharvest disease of mango, causing significant economic losses. This study aimed to identify and characterize Colletotrichum species associated with mango anthracnose in Vietnam and evaluate their pathogenicity and cross-infection potential. Through examination of colony characteristics, conidia, and appressorial morphology, along with phylogenetic analysis based on the ITS region and five genetic markers ( gapdh, act, tub2, chs-1, and cal), five isolates were classified into three distinct species: C. asianum (MH32, MH24, and MC76), C. fructicola (MC32), and C. laticiphilum (MC81). Notably, C. fructicola and C. laticiphilum are the two species identified for the first time on mangoes in Vietnam. Pathogenicity tests demonstrated that C. fructicola MC32 and C. laticiphilum MC81 caused anthracnose in mango, banana, guava, and tomato. Among the C. asianum isolates, differences in aggressiveness were observed: isolate MH32 caused anthracnose on mango, banana, guava, and tomato; isolate MC76 caused anthracnose on mango, banana, and tomato; and isolate MH24 affected only mango and tomato.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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