Quantitatively expressed resistance to anthracnose (Colletotrichum gloeosporioides) in Stylosanthes scabra

Chakraborty, Sukumar; Cameron, Don F.; Irwin, J. A. G.; Edye, LA

doi:10.1111/j.1365-3059.1988.tb02111.x

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“…Given the length of the incubation period of C. gloeosporioides on cv. Fitzroy (Chakraborty et al ., 1988), the high prediction success of series 3 models probably represents long‐term correlations within weather and may not explain a direct causal relationship between weather and anthracnose severity. Further studies are necessary to explore this.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

“…In the susceptible cv. Fitzroy the interval from inoculation to the first sign of symptom appearance is 3·9 days (Chakraborty et al ., 1988), and another 2–3 days elapse before at least 10% of typical sporulating lesions are clearly visible. To account for the lag in symptom expression, three series of models were developed to examine the influence of weather on disease severity.…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

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Weather‐based prediction of anthracnose severity using artificial neural network models

Chakraborty

Ghosh

et al. 2004

Plant Pathology

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Data were collected and analysed from seven field sites in Australia, Brazil and Colombia on weather conditions and the severity of anthracnose disease of the tropical pasture legume Stylosanthes scabra caused by Colletotrichum gloeosporioides. Disease severity and weather data were analysed using artificial neural network (ANN) models developed using data from some or all field sites in Australia and /or South America to predict severity at other sites. Three series of models were developed using different weather summaries. Of these, ANN models with weather for the day of disease assessment and the previous 24 h period had the highest prediction success, and models trained on data from all sites within one continent correctly predicted disease severity in the other continent on more than 75% of days; the overall prediction error was 21·9% for the Australian and 22·1% for the South American model. Of the six cross-continent ANN models trained on pooled data for five sites from two continents to predict severity for the remaining sixth site, the model developed without data from Planaltina in Brazil was the most accurate, with >85% prediction success, and the model without Carimagua in Colombia was the least accurate, with only 54% success. In common with multiple regression models, moisture-related variables such as rain, leaf surface wetness and variables that influence moisture availability such as radiation and wind on the day of disease severity assessment or the day before assessment were the most important weather variables in all ANN models. A set of weights from the ANN models was used to calculate the overall risk of anthracnose for the various sites. Sites with high and low anthracnose risk are present in both continents, and weather conditions at centres of diversity in Brazil and Colombia do not appear to be more conducive than conditions in Australia to serious anthracnose development.

show abstract

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Weather‐based prediction of anthracnose severity using artificial neural network models

Chakraborty

Ghosh

et al. 2004

Plant Pathology

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“…Entretanto, há patossistemas em que o PI e o PL não são componentes úteis para detectar a resistência quantitativa, como em Stylosanthes scabra Vog. -C. gloeosporioides e trigo de inverno -S. nodorum (Chakraborty et al, 1988). Se for componente importante no patossistema cebola -C. gloeosporioides, provavelmente, aumentando-se o número de acessos/cultivares testados e, ou, de repetições, diferenças quanto ao PL poderão ser detectadas.…”

Section: Discussionunclassified

“…e morango (Fragaria x ananassa Duch.) (Chakraborty et al, 1988;King et al, 1997). Para a antracnose foliar em cebola, não se obtiveram informações sobre a quantificação destes componentes em condições de casa de vegetação e de campo.…”

Section: Artigos/articlesunclassified

Componentes de resistência em cebola a Colletotrichum gloeosporioides

et al. 2004

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A antracnose foliar causada por Colletotrichum gloeosporioides é importante nas regiões cebolicultoras da América Latina, África e Ásia, mas há poucos estudos relacionados à resistência ao patógeno. Assim, neste trabalho, conduzido em condições de casa de vegetação, avaliaram-se componentes de resistência de oito cultivares e dois acessos de cebola (Allium cepa) a quatro isolados do patógeno, inoculados por atomização de suspensão de inóculo ou deposição de discos de micélio em folhas. Detectaram-se diferenças significativas entre cultivares/acessos, na inoculação por atomização, quanto à freqüência de infecção inicial e à taxa de progresso monocíclico da doença (r g) e, na inoculação com disco de micélio, quanto ao período de incubação e área da lesão. Determinaram-se os coeficientes de correlação (r) dos componentes de resistência estimados na inoculação por atomização. Os valores de r foram 0,98 entre severidade estimada visualmente aos nove dias da inoculação (SEV9) e área abaixo da curva de progresso da doença (AACPD); 0,80 entre SEV9 e severidade estimada por medidor de área foliar (SEV); 0,72 entre SEV9 e r g; 0,64 entre SEV9 e freqüência de infecção aos nove dias da inoculação; 0,81 entre SEV e AACPD e 0,64 entre SEV e r g. Em vista dos valores significativos de r associados a SEV9 e da não necessidade de escala para estimar esse componente, SEV9 é potencialmente útil na avaliação de germoplasma de cebola frente a C. gloeosporioides. Na inoculação por atomização, mais rápida e simples de execução, obtiveram-se maior eficiência de infecção e menor variabilidade de respostas, e deverá ser adotada em estudos futuros.

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“…e SCHERENK., é o principal agente causal da antracnose. Tal patógeno incita dois tipos de sintomas distintos, tipos A e B (CHAKRABORTY et al, 1988). O sintoma tipo A caracteriza-se pela ocorrência de lesões marrom-claras a cinzas e margens escuras em caules, folíolos e inflorescências.…”

Section: Introductionunclassified

Atividade pectinolítica de Colletotrichum gloeosporioides e a relação com a agressividade ao Stylosanthes spp

Marchi

Fernandes

Guimarães³

et al. 2009

Bragantia

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A produção de pectinases de 40 isolados de Colletotrichum gloeosporioides, obtidos de Stylosanthes spp. em diferentes regiões produtoras, foi estimada por meio de difusão enzimática em meio específico e mensuração do halo de degradação de pectina. Em todos os isolados havia atividade pectinolítica, sendo divididos em cinco grupos distintos. Na maior parte dos isolados notou-se moderada atividade de pectinases. Em geral, isolados de Camapuã-MS tiveram menor diversidade genética para a produção de enzimas pécticas. Com base na atividade pectinolítica, isolados do patógeno foram selecionados e inoculados em genótipos de S. capitata (GC1081, GC1084, GC1086 e GC1094), S. scabra (GC1496) e S. macrocephala (GC1511), visando analisar a influência das pectinases na agressividade ao hospedeiro. Inicialmente, instalou-se ensaio de agressividade com os isolados CG656, CG657, CG687, CG706 e CG707, sendo constatada agressividade diferenciada apenas quando inoculados em S. scabra. Enquanto CG657, CG706 e CG707 foram os mais agressivos, CG656 foi o menos agressivo. Outro teste de agressividade avaliou os isolados CG768, CG769, CG772, CG775, CG779 e CG781. Estes se diferenciaram quanto à agressividade ao S. capitata (GC1081 e GC1094) e S. macrocephala (GC1511). Em geral, CG768 comportou-se como pouco agressivo, enquanto que CG772, CG775 e CG781 como os mais agressivos. Para ambos, nos ensaios de agressividade, não se evidenciou aumento da severidade da antracnose com o aumento da atividade pectinolítica. Nas condições analisadas, a agressividade de C. gloeosporioides ao estilosantes não foi influenciada pelas enzimas pécticas.

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Quantitatively expressed resistance to anthracnose (Colletotrichum gloeosporioides) in Stylosanthes scabra

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Weather‐based prediction of anthracnose severity using artificial neural network models

Weather‐based prediction of anthracnose severity using artificial neural network models

Componentes de resistência em cebola a Colletotrichum gloeosporioides

Atividade pectinolítica de Colletotrichum gloeosporioides e a relação com a agressividade ao Stylosanthes spp

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