Park, Young-Seob;Kim, Ki-Chung;Lee, Jang-Hoon;Cho, Song-Mi;Choi, Yong-Soo;Kim, Young-Cheol
The Plant Pathology Journal
/
제24권2호
/
pp.118-124
/
2008
Skin sooty dapple disease, a fungal disease that lowers Asian pear fruit quality, has emerged recently in Korea but has not yet been thoroughly characterized. This disease affects the surface of fruit, leaves, and young shoots of the Asian pear, typically appearing as a dark or pale black dapple on the fruit surface. The disease initiates on the fruit with small circular lesions that become bigger, eventually spreading to form large circular or indefinite lesions. Sparse dark or flourishing white-greyish aerial mycelia and appearance of a dark or pale black dapple on the fruit surface are typical signs of this disease. The disease was severe during cold storage of the Niitaka and Chuhwangbae varieties, but more limited on the Gamcheonbae and Hwangkeumbae varieties. To identify causal pathogens, 123 fungal isolates were obtained from lesions. The fungi that caused typical skin sooty dapple disease symptoms in our bioassay were identified. Based on their morphological characteristics, 74% of the isolates were Cladosporium sp. and 5-7 % of the isolates were Leptosphaerulina sp., Tripospermum sp., or Tilletiopsis sp. None of the isolates caused severe soft rot by injection to a wound plug, but some of the Cladosporium sp. isolates caused mild maceration. Therefore this microbiol complex cannot account for the soft rot also observed in stored fruits. The high frequency of isolation of Cladosporium sp. from disease tissues and bioassay on pear fruit surface suggest that Cladosporium sp. could be a major pathogen in the microbial complex associated with skin sooty dapple disease of the Asian pear in Korea.
Tetanus is an acute, often fatal, and infectious disease of all species of domestic animals caused by the neurotoxin of Clostridium tetani (C. tetani). This disease is usually known to develop after microbial contamination in the deep or penetrating wound sites. In February 2017, a farmer who was raising 76 cows injected foot and mouth disease vaccine to three or more cows with one syringe. Their clinical symptoms were observed 2 to 16 days after the vaccination. The initial symptoms were stiffness, rigidity of the neck and limbs, pricked ears, and prolapse of the third eyelid. Subsequently, there was recumbency with extension of the limbs, convulsions and opistotonus and the affected 20 cows were all died. Two dead cows were submitted to Animal and Plant Quarantine Agency for disease diagnosis. At necropsy, a focal edematous abscess of 15 to 20 cm in diameter was grossly observed in the subcutaneous and intramuscular tissue of scapular region and filled with a large amount of greenish pus. The feed was full in oral cavity and slightly observed in the trachea and lobes of lung. Histopathologically, focal granulomatous nodules with eosinophilic materials in the tissue were observed. In the lung, aspiration pneumonia and gram (+) bacteria were seen. The C. tetani was isolated in samples anaerobically cultured using reinforced clostridial medium and identified by PCR. To our knowledge, no previous outbreak of tetanus in cattle has affected such a high number of animals; neither has it been associated with misuse of the same syringe and needle to administer multiple individuals.
Awosan Elizabeth Adetutu;Yakubu Fred Bayo;Adekunle Abiodun Emmanuel;Agbo-Adediran Adewale Opeyemi
Journal of Forest and Environmental Science
/
제40권1호
/
pp.1-8
/
2024
Recently, intensive research has been conducted to develop innovative methods for diagnosing plant diseases based on hyperspectral technologies. Hyperspectral analysis is a new subject that combines optical spectroscopy and image analysis methods, which makes it possible to simultaneously evaluate both physiological and morphological parameters. Among the physiological and morphological parameters are classifying healthy and diseased plants, assessing the severity of the disease, differentiating the types of pathogens, and identifying the symptoms of biotic stresses at early stages, including during the incubation period, when the symptoms are not visible to the human eye. Plant diseases cause significant economic losses in agriculture around the world as the symptoms of diseases usually appear when the plants are infected severely. Early detection, quantification, and identification of plant diseases are crucial for the targeted application of plant protection measures in crop production. Hence, this can be done by possible applications of hyperspectral sensors and platforms on different scales for disease diagnosis. Further, the main areas of application of hyperspectral sensors in the diagnosis of plant diseases are considered, such as detection, differentiation, and identification of diseases, estimation of disease severity, and phenotyping of disease resistance of genotypes. This review provides a deeper understanding, of basic principles and implementation of hyperspectral sensors that can measure pathogen-induced changes in plant physiology. Hence, it brings together critically assessed reports and evaluations of researchers who have adopted the use of this application. This review concluded with an overview that hyperspectral sensors, as a non-invasive system of measurement can be adopted in early detection, identification, and possible solutions to farmers as it would empower prior intervention to help moderate against decrease in yield and/or total crop loss.
The disease and insect were surveyed locally in greenhouse, fruit packing house and store house of 51 farms in 13 towns having purpose of paprika exportation. By analysis, various disease and insect were not only founded locally but more ones detected in farms having old facilities and no natural enemy. We found 15 pathogens such as Fusarium spp., Alternaria solani, Leveilluila taurica, PepMV (Pepino mosaic virus) and TMV (Tobacco mosaic virus) in greenhouse, Fusarium spp. in fruit packing house and Penicillium spp. in store house. We found 15 insects in greenhouse such as Bemisia tabaci, rialeurodes vaporariorum and Myzus persicae in greenhouse, Hylobitelus haroldi in fruit packing house. However, the problem quarantine disease and insect for importation and exportation were not detected in inspection time.
Host cell death occurs during many, but not all, interactions between plants and the pathogens that infect them. This cell death can be associated with disease resistance or susceptibility, depending on the nature of the pathogen. The most well-known cell death response in plants is the hypersensitive response (HR) associated with a resistance response. HR is commonly regulated by direct or indirect interactions between avirulence proteins from pathogen and resistance proteins from plant and it can be the result of multiple signaling pathways. Ion fluxes and the generation of reactive oxygen species commonly precede cell death, but a direct involvement of the latter seems to vary with the plant-pathogen combination. Exciting advances have been made in the identification of cellular protective components and cell death suppressors that might operate in HR. In this review, recent progress in the mechanisms by which plant programmed cell death (PCD) occurs during disease resistance will be discussed.
Automatic identification of disease in plants from their leaves is one of the most challenging task to researchers. Diseases among plants degrade their performance and results into a huge reduction of agricultural products. Therefore, early and accurate diagnosis of such disease is of the utmost importance. The advancement in deep Convolutional Neural Network (CNN) has change the way of processing images as compared to traditional image processing techniques. Deep learning architectures are composed of multiple processing layers that learn the representations of data with multiple levels of abstraction. Therefore, proved highly effective in comparison to many state-of-the-art works. In this paper, we present a plant disease identification methodology from their leaves using deep CNNs. For this, we have adopted GoogLeNet that is considered a powerful architecture of deep learning to identify the disease types. Transfer learning has been used to fine tune the pre-trained model. An accuracy of 85.04% has been recorded in the identification of four disease class in Apple plant leaves. Finally, a comparison with other models has been performed to show the effectiveness of the approach.
A bacterial disease of rice plant that rotted the sheath to brown was found in rice plants at Tanbuk Uisong Kyungbuk in June 1999, When the bacterial isolates from the diseased rice plants were inoculated to health plant by the artificial needle prick method the same symptoms were examined. According to its characteristics and pathogenicity on the his plant the causal bacterium was identified as Burkholderia glumae which is known as the pathogen of bacterial grain rot of rice.
Brachyspira (B.) hyodysenteriae is a causative agent of swine dysentery that is responsible for death and economic losses in the pig industry. It is imperative that clinical samples be delivered fresh for accurate diagnosis. The viability and DNA detection of B. hyodysenteriae using lab-made (phosphate buffered saline and modified tryptic soy broth) or commercial transport media (C, D, and E) were compared by culturing and real-time PCR at $4^{\circ}C$ or room temperature (RT), respectively. B. hyodysenteriae grown in D (Anaerobe Systems, USA) and E (Starplex Scientific, Canada) media was viable for 4 days at $4^{\circ}C$ and RT. However, B. hyodysenteriae in A, B, and C (culture swab; BD Biosciences, USA) media were not recovered after 2 days at RT. Ct values for real-time PCR at $4^{\circ}C$ and RT ranged from $27.2{\pm}2.1$ (C) to $29.6{\pm}0.5$ (B), and $28.0{\pm}0.9$ (E) to $30.2{\pm}1.5$ (B), respectively. Considering the field conditions, it is important that transport media is used for specimen isolation and PCR to obtain an accurate diagnosis of swine dysentery.
Kim, Hyo-suk;Do, Ki Seok;Park, Joo Hyeon;Kang, Wee Soo;Lee, Yong Hwan;Park, Eun Woo
The Plant Pathology Journal
/
제36권1호
/
pp.54-66
/
2020
This study was conducted to evaluate usefulness of numerical weather prediction data generated by the Unified Model (UM) for plant disease forecast. Using the UM06- and UM18-predicted weather data, which were released at 0600 and 1800 Universal Time Coordinated (UTC), respectively, by the Korea Meteorological Administration (KMA), disease forecast on bacterial grain rot (BGR) of rice was examined as compared with the model output based on the automated weather stations (AWS)-observed weather data. We analyzed performance of BGRcast based on the UM-predicted and the AWS-observed daily minimum temperature and average relative humidity in 2014 and 2015 from 29 locations representing major rice growing areas in Korea using regression analysis and two-way contingency table analysis. Temporal changes in weather conduciveness at two locations in 2014 were also analyzed with regard to daily weather conduciveness (Ci) and the 20-day and 7-day moving averages of Ci for the inoculum build-up phase (Cinc) prior to the panicle emergence of rice plants and the infection phase (Cinf) during the heading stage of rice plants, respectively. Based on Cinc and Cinf, we were able to obtain the same disease warnings at all locations regardless of the sources of weather data. In conclusion, the numerical weather prediction data from KMA could be reliable to apply as input data for plant disease forecast models. Weather prediction data would facilitate applications of weather-driven disease models for better disease management. Crop growers would have better options for disease control including both protective and curative measures when weather prediction data are used for disease warning.
Since the peculiar virus disease of chinese date tree (Zizyphus jujuba Mill. var. inermis Rehd.) has been noted in South Korea around 1950, 70% to 80% of the economically important trees have been either completely destroyed or infected with the virus, severe damage has been noted, particularly, across the area ranged from middle east to the middle part of Korea, including Seoul area. Yoon-Koock-Byung in 1958 first reported the disease and descirbed it might be caused by a kinds of yellows. But he did not conform in his paper that the disease is pecisely caused by yellows virus. The authors, hereby intend to identify the true cause of the desease of the chinese data tree by studying the external symptoms of the disease and the internal morphological characteristics of the diseaset plant which shows various abnormalities in contrast to the healthy checks. In view of fact that leaves of the infected plants become yellowish in color similar to the peach yellows, aster yellows, it is likely to be identifiable as the common yellows. Furthermore, the abnormal characteristics observed by the authors are as follow: The floral organs such as petals, sepals, stamens, and pistil turn into vegetative leaves, the leaves on heavily infected plant appear as small sized one and also showing as a common witch's broom like symptom. There are also an occuring of numerous advantitious shoots developed from both of stems and roots. The amount of photosynthetic starch grains increases in parenchymatous cells, necrosis takes place in mesophyll, Particularly, Palisade Parenchyma in the leaves of infected plants are distinguished in contrast to the healthy checks. From the symptoms and the present experimetns described above, the authors are believed that the disease of chinese data tree is not caused by the yellows. It appears the disease is rather similar to the symptoms of sandal spike virus which was noted in India early in this centry. But the host plant of standal disease, Santalum albun L. and the insect vector, Jassus indicus Wal., have never been reported in Korean flora and the founa. The termperature and the otehr environmental factors is quite different Korea and India. Thus the authors believe that the peculiar disease must be an endemic new virus origin in Korea and must be called as "shoot cluster disease of chinese date tree."
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.