Assessment of <i>Fusarium avenaceum</i> inoculation methods for consistent development of pea root rot under greenhouse conditions
Notice bibliographique
Résumé
Fusarium avenaceum (Fave) is the most dominant pathogen of the pea root rot complex in the Canadian prairies. Its increasing prevalence and broad host range present significant challenges, underscoring the urgent need for research to develop effective management strategies including breeding for resistance. A critical aspect of efficient pathogen studies and screening pea lines for resistance under controlled conditions is selecting an appropriate inoculation method. In previous experiments, we observed that classical Fave inoculation methods such as seed inoculation either lacked uniform infection or killed plants before emergence. Therefore, we tested different Fave conidia inoculation methods to assess disease development in various pea lines after Fave exposure and refined these methods to develop an optimized indoor screening protocol for Fave. Among the tested methods, soil inoculation with Fave conidia resulted in the most consistent and uniform disease symptoms across repeated experiments. This method could be most effective for germplasm screening for partial resistance. A modified seed inoculation method also resulted in moderate disease levels, making it the most effective for testing the virulence of different isolates of Fave on the same genotype. Root soaking resulted in uniform but low disease severity and can be used for studying host–pathogen interactions where observation during the infection process is important.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».