The race structure of <i>Leptosphaeria maculans</i> in western Canada between 2012 and 2014 and its influence on blackleg of canola
Notice bibliographique
Résumé
Field surveys indicate blackleg of canola has increased in western Canada since 2010. Earlier studies showed changes in the pathogen (Leptosphaeria maculans (Sowerby) P.Karst.; Lm) population between 2007 and 2010–2011. In this study, Lm isolates were collected from trap plots (591) and/or commercial fields (372) on the prairies between 2012 and 2014, and tested for the profile of avirulence (Av) genes on a set of host differentials for 10 Lm Av alleles. Up to 35 ‘Westar’ trap plots were set up each year, and commercial fields were surveyed in the same area in 2012 and 2013. A similar trend was observed for Av profile between the two Lm populations; Av1, Av3, Av9 and AvLep2 were at low or very low levels, while Av2, Av4, Av6 and Av7 were present in >60% of the isolates. A total of 82 races were identified in these Lm populations, suggesting a greater diversity than those reported elsewhere. Margalef and Simpson indices also confirmed the greater genetic diversity in Lm. In fact, for each known R gene, there is at least one virulent race already existing in the Lm population. The races carrying Av2, Av4, Av6 or Av7 accounted for >70% of the Lm population, indicating that an R gene corresponding to any of these Av alleles may be effective against blackleg on the prairies. However, Av results alone appeared insufficient for explaining different levels of blackleg observed in canola fields; additional factors, possibly including crop rotation and local weather, may also play a role.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».