Inoculum threshold for stripe rust infection in wheat
Notice bibliographique
Résumé
Stripe rust (<i>Puccinia striiformis</i> f. sp. <i>tritici</i> (<i>Pst</i>)) and powdery mildew (<i>Blumeria graminis</i> f. sp. <i>tritici</i> (<i>Bgt</i>)) are important diseases of wheat in Canada and worldwide. Molecular detection methods permit spore detection of few spores; therefore, there is a need to determine initial inoculum thresholds for pathogens to cause disease under both controlled environments and in the field. Susceptible wheat cultivars ‘Avocet’ and ‘AC Barrie’ were inoculated with different quantities of spores (0, 10<sup>3</sup>, 10<sup>4</sup>, 10<sup>5</sup>, 10<sup>6</sup>, and 10<sup>7</sup>) of <i>Pst</i> and <i>Bgt</i>. Disease incidence, severity and infection type were evaluated. Results of controlled environment studies showed that the minimum number of spores necessary to cause appreciable incidence and severity for <i>Pst</i> was at higher spore concentrations of 10<sup>5</sup>–10<sup>6</sup> spores. Conversely, low incidence and severity levels were observed at 10<sup>3</sup>–10<sup>4</sup> spores for <i>Bgt</i>. Despite occurrence of natural <i>Pst</i> infection, results of field studies in 2016 and 2017 in Southern Alberta demonstrated that significant increases in severity levels were observed following application of 1.2 × 10<sup>7</sup> spores. Collectively, these results demonstrated that stripe rust severities increased with increasing spore concentration only at high spore levels. In contrast, <i>Bgt</i> severity increased with spore concentration from 10<sup>3</sup> to 10<sup>7</sup> spores mL<sup>−1</sup>. <i>In vitro</i> and <i>in vivo</i> spore germination tests demonstrated germination rates of <i>Pst</i> spores were reduced at lower spore concentrations compared to germination rates at the higher concentrations. Understanding of minimum spore numbers required for disease development will be a prerequisite for predicting epidemics and devising fungicide control measures for future sustainable agricultural systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».