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Enregistrement W4413380689 · doi:10.3389/fpls.2025.1500877

Comparative analysis of cranberry fruit rot fungal diversity in Massachusetts from wild, organic, and conventional ecosystems using multiplex PCR

2025· article· en· W4413380689 sur OpenAlexaff
Salisu Sulley, Mura Jyostna Devi, Benjamin Cinget, Matteo Conti, Richard E. Bélanger, Frank L. Caruso, Leela Saisree Uppala

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCenter for Agriculture, Food and the Environment, University of Massachusetts AmherstUniversity of Massachusetts AmherstNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBogSpecies richnessBiologyBotanyEcosystemPopulationSpecies diversityHorticultureEcologyPeatMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cranberry fruit rot (CFR) has been a major challenge in cranberry production affecting fruit quality, particularly in Massachusetts and New Jersey. It is known to be a disease complex associated with several diverse fungi. This study provides the first comprehensive assessment of CFR fungal population dynamics across wild, organic, and conventional cranberry production systems in southeastern Massachusetts. By employing multiplex PCR, a high-throughput molecular method for the simultaneous detection of multiple fungi, we investigated the prevalence and diversity of 11 most commonly associated fruit rot fungi in 2021 and 2022, in 32 (23 conventional, 4 organic and 5 wild) and 50 (40 conventional, 4 organic and 6 wild) cranberry bogs respectively. Significant differences in the detection of CFR fungi were observed across these ecosystems. Conventional fields showed varied fruit rot incidence, ranging from 2-42% in 2021 and 1-48% in 2022. Species richness analysis indicated that on average, wild bogs were more species-rich and diverse, with 5.5 CFR fungi detected per sample compared to 4 CFR fungi in both conventional and organic bogs. Organic bogs exhibited a significant decline in species richness from 6 fungi in 2021 to 2 fungi in 2022. Except for Phomopsis vaccinii, which was not observed in organic bogs in either year, all 11 CFR fungi were detected across the ecosystems: some in both growing seasons and some in only one. Key CFR fungi such as Coleophoma empetri, Allantophomopsis cytisporea and Botryosphaeria vaccinii were consistently found across all ecosystems and both years of study. Analysis of year-to-year variation indicates that wild bogs exhibited higher fungal carryover, with 8 out of the 11 CFR fungi persisting from one year to the next, compared to 6 fungi in conventional bogs and 4 fungi in organic bogs. Notably, C. empetri, B. vaccinii, and A. cytisporea demonstrated year-to-year persistence across all three bog types. Among these, C. empetri exhibited the greatest persistence across all three ecosystems, with 96%, 100% and 60% of the conventional, organic and wild bogs maintaining its presence across both years. Colletotrichum spp. persisted in 43% of the conventional bogs but detected only in one of the two years studied in organic and wild bogs resulting in 0% persistence from one year to the next. The study also noted a general decrease in Botryosphaeria vaccinii and an increase in Physalospora vaccinii across all bog types. This research highlights the varying persistence and complex dynamics of CFR fungi across different cranberry ecosystems, as well as the potential impact of management practices on fungal populations.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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