Background: This study analyzed the physiological adaptations of a woody plant, Vitex rotundifolia, in Goraebul coastal sand dunes from May to September 2022. Environmental factors and physiological of plants growing under field and controlled (pot) conditions were compared. Results: Photosynthesis in plants growing in the coastal sand dunes and pots was the highest in June 2022 and July 2022, respectively. Chlorophyll fluorescence indicated the presence of stress in the coastal sand dune environment. The net photosynthesis rate (PN) and Y(II) were highest in June in the coastal sand dune environment and July in the pot environment. In August and September, Y(NPQ) increased in the plants in the coastal sand dune environment, showing their photoprotective mechanism. Chlorophyll a and b contents in the pot plant leaves were higher than those in the coastal sand dune plant leaves; however, chlorophyll-a/b ratio was higher in the coastal sand dune plant leaves than in the pot plant leaves, suggesting a relatively high photosynthetic efficiency. Carotenoid content in the coastal sand dune plant leaves was higher in August and September 2022 than that in the pot plant leaves. Leaf water and soluble carbohydrate contents of the coastal sand dune plant leaves decreased in September 2022, leading to rapid leaf abscission. Diurnal variations in photosynthesis and chlorophyll fluorescence in both environments showed peak activity at 12:00 hour; however, the coastal sand dune plants had lower growth rates and Y(II) than the pot plants. Plants in the coastal sand dunes had higher leaf water and ion contents, indicating that they adapted to water stress through osmotic adjustments. However, plants growing in the coastal sand dunes exhibited reduced photosynthetic activity and accelerated decline due to seasonal temperature decreases. These findings demonstrate the adaptation mechanisms of V. rotundifolia to water stress, poor soils, and high temperature conditions in coastal sand dunes. Conclusions: The observed variations indicate the responses of the V. rotundifolia to environmental stress, and may reveal its survival strategies and adaptation mechanisms to stress. The results provide insights into the ecophysiological characteristics of V. rotundifolia and a basis for the conservation and restoration of damaged coastal sand dunes.
Plant pathogenic bacteria colonize plant surfaces and inner tissues to acquire essential nutrients. Nonstructural sugars hold paramount significance among these nutrients, as they serve as pivotal carbon sources for bacterial sustenance. They obtain sugar from their host by diverting nonstructural carbohydrates en route to the sink or enzymatic breakdown of structural carbohydrates within plant tissues. Despite the prevalence of research in this domain, the area of sugar selectivity and preferences exhibited by plant pathogenic bacteria remains inadequately explored. Within this expository framework, our present review endeavors to elucidate the intricate variations characterizing the distribution of simple sugars within diverse plant tissues, thus influencing the virulence dynamics of plant pathogenic bacteria. Subsequently, we illustrate the apparent significance of comprehending the bacterial preference for specific sugars and sugar alcohols, postulating this insight as a promising avenue to deepen our comprehension of bacterial pathogenicity. This enriched understanding, in turn, stands to catalyze the development of more efficacious strategies for the mitigation of plant diseases instigated by bacterial pathogens.
Plant disease is an important factor affecting crop yield. With various types and complex conditions, plant diseases cause serious economic losses, as well as modern agriculture constraints. Hence, rapid, accurate, and early identification of crop diseases is of great significance. Recent developments in deep learning, especially convolutional neural network (CNN), have shown impressive performance in plant disease classification. However, most of the existing datasets for plant disease classification are a single background environment rather than a real field environment. In addition, the classification can only obtain the category of a single disease and fail to obtain the location of multiple different diseases, which limits the practical application. Therefore, the object detection method based on CNN can overcome these shortcomings and has broad application prospects. In this study, an annotated apple leaf disease dataset in a real field environment was first constructed to compensate for the lack of existing datasets. Moreover, the Faster R-CNN and YOLOv3 architectures were trained to detect apple leaf diseases in our dataset. Finally, comparative experiments were conducted and a variety of evaluation indicators were analyzed. The experimental results demonstrate that deep learning algorithms represented by YOLOv3 and Faster R-CNN are feasible for plant disease detection and have their own strong points and weaknesses.
Park, Jong-Han;Han, Kyung-Sook;Lee, Seong-Chan;Soh, Jae-Woo;Park, Mi-Jeong
Research in Plant Disease
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v.21
no.1
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pp.24-26
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2015
In April 2014, seedlings of Fallopia multiflora showing wilt symptom were first found at a greenhouse in Punggi-eup, Yeongju-si, Korea. A Fusarium-like fungus was isolated from the wilted plant and it was identified as Fusarium oxysporum based on morphological characteristics and nucleotide sequence data of translation elongation factor 1-${\alpha}$. The fungus isolated from the diseased plant was revealed to be pathogenic to the host plant through pathogenicity tests, and the reisolation of the pathogen confirmed Koch's postulates. This is the first report of Fusarium wilt occurring on Fallopia multiflora in the world.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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v.22
no.2
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pp.75-82
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2011
To elucidate the novelty of Hyphantria cunea nucleopolyhedrovirus (HcNPV) isolated in Korea, polyhedrin and inhibitor of apoptosis (iap) gene structures were determined and analyzed. The analysis of HcNPV polyhedrin showed a little difference with 97.6% at the nucleotide level but no difference at the amino acid level when compared with that of previously reported H. cunea NPV (HycuNPV). On the other hand, iap genes showed variable differences with 89.0-99.6% nucleotide and 90.0-99.6% amino acid sequence identities. Especially, the 5' and 3' non-coding flanking sequences of iap1 gene had lower degree of identity with those of HycuNPV. Although the phylogenetic analyses using polyhedrin and iap genes showed that HcNPV is closely related with HycuNPV, we could provide that HcNPV is a novel isolate having novel gene structures.
Sclerotinia sp. (isolate BWC98-105) causes stem blight and root rot in Leghum sp., and is presently being evaluated as a potential mycoherbicide for the control of Trifoliorium repens. Bioassays have shown that Sclerotinia sp. produces phytotoxic substance which is biologically active against T. repens. Two biologically active compounds, designated as compoundsI and II, were produced in vitro from the culture filtrate of BWC98-105 isolate Sclerotium sp. Compounds I and II were purified by means of liquid-liquid extraction and $C_{18}$ open column chromatography (300 ${\times}$ 30 mm, i.d). To determine the purity, the purified compounds were analyzed by RP-HPLC. The analytical RP-HPLC column was a TOSOH ODS-120T (150 ${\times}$ 4.6 mm i.d, Japan), of which the flow rate was set at 0.7 mL/min using the linear gradient solvent system initiated with 15 % methanol to 85 % methanol for 50 min with monitoring at 254 nm. Under these RP-HPLC conditions, compounds I and II eluted at 3.49 and 4.13 min, respectively. Compound II was found to be most potent and host specific. However, compound I had a unique antibiotic activity against phytopathogenic bacteria like bacterial leaf blight (Xanthomonas oryzae) on rice, where it played a less important role in producing toxicity on T. repens. No toxin activity was detected in the water fraction after partitioning with several organic solvents. However, toxin activity was detected in the ethyl acetate and butanol fractions. In the leaf bioassay using compound II, the disease first appeared within 4-5 h as water soaked rot, which subsequently developed into well-defined blight affecting the whole plant.
Ditylenchus acris was isolated from diseased strawberry plants. Frequently, D. acris and Aphelenchoides fragariae occur together in a strawberry plant. Both species appeared very similar in the shape, length, swimming behavior and causing symptoms, and difficult to distinguish them by a stereomicroscope. But they were easily distinguished under a compound microscope especially by their tail shape, median bulb, vulva position, and bursa.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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