Controlled inoculation provides insight into western redcedar resistance to multiple root- and butt-rot pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Western redcedar (Thuja plicata Donn) is one of the most valuable forest species in western North America, but high incidence of root- and butt-rot diseases has resulted in large economic losses. During a long history of host–microbe co-evolution, redcedar has gained highly quantitative disease resistance to these pathogens compared to other conifer species. Despite this, genetic disease resistance has rarely been incorporated into redcedar breeding programs. This study evaluated redcedar resistance to the root- and butt-rot diseases caused by eight wood decay fungi. Two artificial inoculation methods, using wood block-stick and dowel-plug inoculums, were developed for infection of three-year-old seedlings under controlled greenhouse conditions. Disease symptoms and infection processes were assessed over 18 months post inoculation. Disease incidence rates ranged from 10% to 60% for five pathogens (Armillaria ostoyae, Coniferiporia weirii, Heterobasidion occidentale, Poriella subacida, and Postia balsamea). Among these, only C. weirii and Poriella subacida caused symptoms of both wood discoloration and decay. Infection processes varied among the five pathogens. The remaining three decay fungi (Porodaedalea pini, Postia sericeomollis, and Obba rivulosa) did not cause obvious disease symptoms. However, molecular diagnosis using next-generation sequencing of the internal transcribed spacer region (ITS-NGS) detected target pathogens in asymptomatic but inoculated seedlings. These latent infections were characterized by high incidence rates and intermediate levels of molecular infection severity (MIS), which significantly impaired seedling growth. The continuous MIS variation among asymptomatic seedlings highlights latent infection as a key quantitative trait for screening resistance in western redcedar. This study provides essential insights into disease development and latent infection in western redcedar, contributing to improved prediction of disease outbreaks, forest health management, and the development of early intervention strategies. The inoculation methods and molecular diagnostics established here offer valuable tools for integrating disease resistance into western redcedar breeding programs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».