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栝楼果实腐烂病病原菌鉴定及防治药剂的筛选

王倩, 童睿, 檀根甲, 张立新

王倩, 童睿, 檀根甲, 等. 栝楼果实腐烂病病原菌鉴定及防治药剂的筛选[J]. 华南农业大学学报, 2023, 44(2): 270-279. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.202202006
引用本文: 王倩, 童睿, 檀根甲, 等. 栝楼果实腐烂病病原菌鉴定及防治药剂的筛选[J]. 华南农业大学学报, 2023, 44(2): 270-279. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.202202006
WANG Qian, TONG Rui, TAN Genjia, et al. Identification of the pathogen causing Trichosanthes kirilowii fruit rot and screening of fungicides[J]. Journal of South China Agricultural University, 2023, 44(2): 270-279. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.202202006
Citation: WANG Qian, TONG Rui, TAN Genjia, et al. Identification of the pathogen causing Trichosanthes kirilowii fruit rot and screening of fungicides[J]. Journal of South China Agricultural University, 2023, 44(2): 270-279. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.202202006

栝楼果实腐烂病病原菌鉴定及防治药剂的筛选

基金项目: 安徽省科技重大专项(18030701211);天津市农业科学院青年科技创新项目(2021023);安徽省重点研究与开发计划(202104b11020006)
详细信息
    作者简介:

    王倩,助理研究员,博士研究生,主要从事植物病理学研究,E-mail: wangqian881001@126.com

    童睿,硕士研究生,主要从事植物病理学研究,E-mail: 912229104@qq.com,†表示同等贡献

    通讯作者:

    张立新,教授,博士,主要从事植物病害综合治理研究,E-mail: lxzhang@ahau.edu.cn

  • 中图分类号: S436

Identification of the pathogen causing Trichosanthes kirilowii fruit rot and screening of fungicides

  • 摘要:
    目的 

    明确引起栝楼果实腐烂病的病原菌种类并筛选其有效防治药剂。

    方法 

    2019—2020年采集安徽省大别山区的栝楼果实腐烂病样品,采用组织分离法获得35株分离物,利用柯赫氏法则验证其致病性,依据菌株形态学特征和多基因序列分析确定病原菌种类;采用菌丝生长速率法测定7种杀菌剂的室内毒力。

    结果 

    共分离纯化得到4种不同菌落形态特征的菌株,经柯赫氏法则验证均为栝楼果实腐烂病病原菌,经形态学观察和分子系统发育分析,确定引起栝楼果实腐烂病的病原菌分别为藤仓镰孢菌Fusarium fujikuroi、层出镰孢菌F. proliferatum、果生刺盘孢Colletotrichum fructicola和辽宁刺盘孢C. liaoningense,分离频率依次为31.4%、8.6%、20.0%和40.0%。室内毒力测定结果表明,咪鲜胺、咯菌腈、苯醚甲环唑、氰烯菌酯和百菌清对F. fujikuroiF. proliferatum的抑制效果较好,EC50为0.1046 ~ 5.1781 μg/mL;咪鲜胺、苯醚甲环唑和咯菌腈对C. fructicolaC. liaoningense的抑制效果较好,EC50为0.0097 ~ 2.1325 μg/mL。

    结论 

    栝楼果实腐烂病主要由镰孢菌属和刺盘孢属真菌侵染引起,咪鲜胺、苯醚甲环唑和咯菌腈对引起该病害的病原菌具有较好的抑制效果。

    Abstract:
    Objective 

    To clarify the pathogen causing Trichosanthes kirilowii fruit rot and screen effective fungicides for controlling the disease.

    Method 

    Samples of rot fruit from T. kirilowii plants were collected from Dabie Mountain Areas, Anhui Province in 2019—2020. A total of 35 representative isolates were obtained by tissue isolation. The pathogenicity was verified according to the Koch’s postulate, and the causal agents were identified based on the morphological characteristics and multilocus sequence analysis. The indoor toxicity of seven fungicides against the pathogen was detected by the mycelium growth rate method.

    Result 

    Colonies with four different morphological characteristics were isolated and purified. The isolates were confirmed to be pathogenic to the fruit of T. kirilowii according to the Koch’s postulate. They were identified as Fusarium fujikuroi, F. proliferatum, Colletotrichum fructicola and C. liaoningense by combining morphological characteristics with phylogenetic analysis, with isolation frequencies of 31.4%, 8.6%, 20.0% and 40.0%, respectively. In addition, the indoor toxicity test results indicated that prochloraz, fludioxonil, difenoconazole, phenamacril and chlorothalonil had better inhibitory effect against F. fujikuroi andF. proliferatum, with EC50 ranging from 0.1046 to 5.1781 μg/mL. Prochloraz, fludioxonil and difenoconazole had better inhibitory effect againstC. fructiicola and C. liaoningense with EC50 ranging from 0.0097 to 2.1325 μg/mL.

    Conclusion 

    The causal agents associated with fruit rot disease on T. kirilowii are Fusarium spp. and Colletotrichum spp.. Prochloraz, fludioxonil and difenoconazole all show good inhibitory activity against the pathogens.

  • 有机磷农药发展至今已有70多年历史,在各国农业发展中均起到了重要的防治病虫害作用,具有高效、快速、广谱杀虫、经济和残效期短的特点[1]。随着人口数量的不断增加,对农产品的需求也逐渐增加,人们在农产品生产的过程中会加大农药的使用量来保证农产品的供应量;而喷洒的有机磷农药大部分会残留在土壤或漂浮在空气中,通过降雨、沉降和径流的冲刷流入地下水、河流、湖泊和海洋,从而危及生态环境、生态系统和人类健康[2]

    检测水体中有机磷农药最常用的方法有色谱法和生物传感器法。其中色谱法检测灵敏度高,定量分析准确,但预处理过程(提取、纯化、浓缩等步骤)繁琐,检测成本高,检测时间长[3];生物传感器法前处理要求低、经济、快速,但重复性差、回收率低、较难进行定量分析[4]

    光谱法因其可以快速无损检测且无二次污染的特点,近年来广泛应用于水质参数检测、食品检测、生物医疗等领域[5-8]。使用光谱法检测自然水体中硝酸盐氮、化学需氧量和生化需氧量等化合物时,通常对水体进行预沉淀和过滤处理[9-11]。目前采用光谱法检测水体中有机磷农药大多停留在实验室阶段[12-15],对现场快速检测自然水体中有机磷农药的研究鲜有报道。自然水体中含有黏土、泥沙和藻类等大量的悬浮颗粒物,采用光谱法检测自然水体中有机磷农药时,不同自然水体中引起浊度的固体悬浮物与光相互作用会产生光的折射、散射等现象,会降低光谱的信噪比,极大地影响光谱法的检测精度[16]。因此在光谱检测前需要对自然水体中的有机磷农药溶液做预处理(过滤)。

    本文以甲基对硫磷农药为研究对象,通过比较分析甲基对硫磷溶液在不同过滤条件、不同溶液背景下的光谱图和浓度预测模型,探究不同过滤条件对自然水体中有机磷农药吸收光谱与浓度预测模型的影响。

    本文选择了池塘水(取自华南农业大学西湖,23°9′47.394 0″N、113°20′27.8763″E,2020年12月1日采样)、农田水(取自华南农业大学农事训练中心,23°9′56.106 0″N、113°21′57.8484″E,2020年12月15日采样)、河涌水(取自车陂涌华南农业大学段,23°9′49.6692″N、113°21′46.9188″E,2020年12月18日采样)3种典型水体用作试验用水。每次采集8 000 mL表层(0~50 cm)水样,采集的水样做好标记后,带回实验室进行后续检测和试验。

    试验搭建的紫外−可见吸收光谱采集系统包括美国Ocean Optics海洋光学公司的Maya2000Pro光谱仪(检测范围:175~1 100 nm,信噪比:450∶1,内置探测器:Hamamatsu S10420,分辨率:1.1 nm);DT-MINI-2-GS氘-钨卤灯组合光源以及可调光程的比色皿支架。使用与光谱仪配套的BiaoQi SpecSuite软件采集光谱数据,打开软件后设置积分时间为9 ms,平滑度为2,每个样本扫描20次,取平均值为最终光谱。试验过程中,甲基对硫磷试验比色皿光程为50 mm,选定光谱测量范围为200.4~760.3 nm,共1 234个波长点。

    过滤纱布材质为尼龙,滤膜材质为聚四氟乙烯,使用RMD-Z6浊度传感器(瑞蒙德公司,上海)检测3种自然水体过滤前后的浊度。

    甲基对硫磷农药的试验样本配制过程如下:用1/10 000电子天平称取98%(w)有机磷农药标准品(0.040 8±0.000 2) g置100 mL烧杯中,用50 mL甲醇超声溶解,然后转移至试剂瓶中,准确量取350 mL甲醇,并转移至试剂瓶,摇匀,配制成100 mg/L的有机磷农药标准液。使用3种自然水体和纯净水作为有机磷农药标准液稀释剂配制试验样本,每种水体试验样本质量浓度为0.1~6.0 mg/L(质量浓度梯度为 0.1 mg/L),合计60个试验样本。

    对以3种自然水体为稀释剂的甲基对硫磷溶液样本进行4种不同的处理:原始状态(不做过滤处理),40 μm纱布、5 μm滤膜、0.45 μm滤膜过滤处理,当过滤得到1个50 mL样本时,平均需要的过滤时间分别约为13、22、28 s。

    使用Savitzky-Golay卷积平滑一阶导消除自然水体−有机磷农药光谱数据中的噪声和基线漂移[17]。按3∶1的比例采用SPXY(Sample set partitioning based on joint x-y distance)方法[18]从60个样本中选取45个样本作为校正集样本,剩下的15个样本作为预测集样本。使用主成分分析结合马氏距离(Principle component analysis-Mahalanobis distance,PCA-MD)进行异常样本检查[19]。使用竞争性自适应重加权采样(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)进行光谱数据压缩和特征波长筛选[20]。采用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)法建立多元回归模型[21]。本文中的数据处理都基于The UnscramblerX10.4和MATLAB 2020a软件平台进行。

    对PLS模型的评价采用决定系数(Determination coefficient,R2)、均方根误差(Root mean square error,RMSE)、剩余预测残差(Residual predicted deviation,RPD)和潜变量数量(Latent variables,LVs)[22]。其中R2越大,RMSE越小,表明模型的精确度越高。一个好的模型应具有合理的LVs。RPD反映了模型的分辨能力和稳健性,当RPD≥3,模型可用于定量分析和实际检测。

    池塘水、农田水和河涌水过滤前后浊度见表1。由表1可知,使用40 μm纱布过滤3种自然水体,对浊度影响不大,使用5 μm和0.45 μm滤膜过滤,3种水体浊度明显下降,表明3种水体中泥沙和藻类等悬浮物的大小多分布在5~40 μm之间。

    表  1  不同过滤条件下3种自然水体浊度
    Table  1.  Turbidity of three kinds of natural water under different filtration conditions NTU
    水体类型
    Water type
    未过滤
    Unfiltered
    40 μm纱布
    40 μm gauze
    5 μm滤膜
    5 μm filter membrane
    0.45 μm滤膜
    0.45 μm filter membrane
    池塘水 Pond water 18.34 14.51 2.73 1.57
    农田水 Farmland water 23.04 20.13 1.67 0.28
    河涌水 Canal water 52.48 39.00 1.03 0.30
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    3种自然水体原始光谱图如图1所示。3种自然水体在220~230 nm之间有明显吸收峰,且吸收带在200~250 nm之间,这是由于自然水体中存在硝酸盐等离子以及有机物[23]。自然水体中固体悬浮物和杂质的光散射引发的浊度干扰导致光谱曲线整体抬升[24]。由表1图1可知,河涌水原始浊度远大于池塘水浊度,但光谱曲线却有相近的基线抬升量;农田水浊度大于池塘水浊度,但基线抬升量却相反。这表明自然水体中不同物质光散射所引起的浊度干扰也是不同的。

    图  1  3种自然水体原始光谱
    Figure  1.  Original spectra of three kinds of natural water

    甲基对硫磷在纯净水中不同质量浓度梯度的吸收光谱如图2所示,当甲基对硫磷质量浓度在0.1~3.0 mg/L时,纯净水−甲基对硫磷溶液光谱在204、215和275 nm左右有3个特征波峰;当甲基对硫磷质量浓度在3.1~6.0 mg/L时,204 nm左右的第一特征波峰消失,第二特征峰和第三特征峰位置未发生改变。

    图  2  60种不同质量浓度(0.1~6.0 mg·L−1)纯净水−甲基对硫磷溶液光谱
    Figure  2.  Spectra of pure water-methyl parathion solutions with 60 different mass concentrations of 0.1−6.0 mg·L−1

    池塘水−甲基对硫磷溶液、农田水−甲基对硫磷溶液、河涌水−甲基对硫磷溶液不同质量浓度梯度的原始光谱图以及不同过滤条件下溶液光谱图见图3~5。无论浓度高低,甲基对硫磷溶液在自然水体中的紫外−可见光谱在204 nm处均无特征峰。不同过滤条件处理前后,甲基对硫磷溶液光谱中的2个特征波峰位置均分布在225 和275 nm左右。溶液的光密度值均未超过2.0,整体光谱曲线未出现过饱和现象。

    图  3  不同过滤条件下60种不同质量浓度(0.1~6.0 mg·L−1)池塘水−甲基对硫磷溶液光谱
    Figure  3.  Spectra of pond water-methyl parathion solutions with 60 different mass concentrations of 0.1−6.0 mg·L−1 under different filtration conditions
    图  4  不同过滤条件下60种不同质量浓度(0.1~6.0 mg·L−1)农田水−甲基对硫磷溶液光谱
    Figure  4.  Spectra of farmland water-methyl parathion solutions with 60 different mass concentrations of 0.1−6.0 mg·L−1 under different filtration conditions
    图  5  不同过滤条件下60种不同质量浓度(0.1~6.0 mg·L−1)河涌水−甲基对硫磷溶液光谱
    Figure  5.  Spectra of canal water-methyl parathion solutions with 60 different mass concentrations of 0.1−6.0 mg·L−1 under different filtration conditions

    纯净水/自然水体−甲基对硫磷质量溶液在275 nm处甲基对硫磷质量浓度与光密度的线性拟合图见图6。在3种自然水体中,甲基对硫磷质量浓度和光密度仍有较好的线性关系,符合朗伯-比尔定律,与在纯净水中的线性关系能够保持一致。整体上看,过滤后的自然水体−甲基对硫磷溶液中质量浓度与光密度的线性关系优于未过滤的。图6b中,在高质量浓度段,未过滤的甲基对硫磷溶液光密度低于纱布过滤后光密度,其原因是试验过程中未过滤农田水里的泥沙易发生沉淀,导致测量时光谱基线下降。

    图  6  甲基对硫磷质量浓度与光密度的线性拟合图
    y1:纯净水–甲基对硫磷,y2:未过滤自然水体–甲基对硫磷,y3y4y5分别表示40 μm纱布、5 μm滤膜、0.45 μm滤膜过滤的自然水体–甲基对硫磷
    Figure  6.  Linear fitting graphs of methyl parathion mass concentration and optical density
    y1: Pure water-methyl parathion; y2: Unfiltered natural water-methyl parathion; y3, y4 and y5 indicate natural water-methyl parathion filtered by 40 μm gauze, 5 μm filter membrane and 0.45 μm filter membrane respectively

    结合图3~6可知,通过不同过滤条件过滤之后,自然水体−甲基对硫磷溶液光谱的基线有不同程度的下降,其中使用5 μm和0.45 μm滤膜过滤后整体光谱基线下降最多;因为2种滤膜过滤掉了水体中绝大多数的悬浮物和杂质,使浊度引起的散射等减少,溶液透光性增加。光谱基线的下降使光谱整体光密度值降低,使用小孔径的滤膜过滤使甲基对硫磷溶液过滤后的光谱曲线效果变好,基本消除了基线的漂移和抬升,增强了质量浓度与光密度之间的线性关系。

    不同过滤条件下甲基对硫磷−CARS-PLS模型预测结果见表2。未过滤前甲基对硫磷溶液在池塘水、农田水和河涌水中的光谱模型的RPD均大于3,R2p均高于0.98,且RMSEP最高为0.144 1、最低为0.091 4,表明模型的预测性能均较高。

    表  2  不同过滤条件下甲基对硫磷−CARS-PLS模型预测结果
    Table  2.  Prediction results of methyl parathion-CARS-PLS model under different filtration conditions
    水体类型
    Water type
    过滤条件
    Filter condition
    波长变量数
    Number of
    wavelength variable
    LVs 校正集
    Calibration set
    预测集
    Prediction set
    R2C RMSEC R2P RMSEP RPD
    池塘水−甲基对硫磷溶液
    Pond water-methyl
    parathion solution
    未过滤
    Unfiltered
    12 9 0.995 4 0.106 1 0.993 2 0.144 1 12.582 1
    40 μm纱布
    40 μm gauze
    202 2 0.991 0 0.160 0 0.997 4 0.072 9 20.208 9
    5 μm滤膜
    5 μm filter membrane
    112 2 0.992 3 0.155 5 0.993 8 0.083 6 13.098 7
    0.45 μm滤膜
    0.45 μm filter membrane
    98 4 0.996 9 0.100 4 0.998 9 0.046 4 31.365 7
    农田水−甲基对硫磷溶液
    Farmland water-methyl
    parathion solution
    未过滤
    Unfiltered
    21 2 0.998 0 0.079 5 0.988 1 0.117 2 9.517 0
    40 μm纱布
    40 μm gauze
    31 5 0.995 5 0.106 9 0.993 7 0.130 2 13.032 3
    5 μm滤膜
    5 μm filter membrane
    11 2 0.994 9 0.121 7 0.996 8 0.090 0 18.331 7
    0.45 μm滤膜
    0.45 μm filter membrane
    81 4 0.997 3 0.090 9 0.995 2 0.094 2 14.953 2
    河涌水−甲基对硫磷溶液
    Canal water-methyl
    parathion solution
    未过滤
    Unfiltered
    8 5 0.996 1 0.106 5 0.996 7 0.091 4 18.046 7
    40 μm纱布
    40 μm gauze
    51 6 0.996 1 0.102 8 0.994 7 0.125 8 14.196 8
    5 μm滤膜
    5 μm filter membrane
    10 2 0.997 6 0.079 6 0.997 3 0.088 3 19.798 7
    0.45 μm滤膜
    0.45 μm filter membrane
    33 3 0.997 8 0.079 7 0.995 9 0.105 4 16.201 4
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    经过不同过滤条件过滤后的自然水体−甲基对硫磷溶液光谱模型的RPD均远大于3,R2p均大于0.99,RMSEP均小于0.14,表明经过不同过滤条件过滤后的甲基对硫磷溶液模型均可用来做定量分析且模型预测精度高,并且过滤增强了甲基对硫磷溶液光谱中质量浓度与光密度的线性关系(图6),从而加强了模型的预测能力。

    未过滤和纱布过滤后的自然水体−甲基对硫磷溶液光谱模型具有较好的模型系数,但光谱中存在大量杂质干扰。使用5 μm滤膜过滤的甲基对硫磷溶液光谱模型均优于未过滤的自然水体−甲基对硫磷溶液,模型具有较高预测能力,同时模型中的干扰也较少。使用0.45 μm滤膜过滤后的甲基对硫磷溶液光谱模型均优于使用40 μm纱布过滤后溶液的光谱模型,且光谱模型基本排除了浊度带来的干扰,但使用0.45 μm滤膜过滤操作较复杂且耗时最长。

    1) 3种自然水体中的悬浮物和藻类的大小多分布在5~40 μm之间,不同水体中的悬浮物产生的浊度对光谱基线抬升的影响也不同。不同过滤条件对浊度有较大影响。

    2)无论质量浓度高低,甲基对硫磷在3种自然水体中的光谱图只有2个特征峰,位于225 和275 nm左右。不同过滤条件不会改变甲基对硫磷的特征峰位置,但会降低溶液光谱曲线的基线。

    3)整体上看,过滤增强了甲基对硫磷质量浓度与光密度间的线性关系。过滤后的自然水体−甲基对硫磷溶液光谱模型均有较高的预测精度,可用于定量分析。本文采用的3种过滤条件中,5 μm滤膜过滤效果最佳,能够去除水体中绝大部分固体悬浮物所引起的浊度干扰,同时有机磷农药光谱模型也具有较高的预测精度。

    4)本文采用物理手段(不同过滤条件)滤除自然水体中的固体悬浮物,减少水体中浊度对光谱采集的影响,过滤之后的甲基对硫磷农药模型更适合实际应用检测。该研究为采用紫外−可见吸收光谱法现场快速检测自然水体中有机磷农药浓度的预处理方法提供了理论依据。

  • 图  1   栝楼果实腐烂病田间发病症状

    Figure  1.   Sympthoms of fruit rot on Trichosanthes kirilowii in the field

    图  2   病原菌的形态学特征

    Figure  2.   Morphological characteristics of the pathogens

    图  3   4种不同类型菌株对栝楼果实的致病性

    A~D分别接种菌株HP017、QSC2、HP002、SSA9;E:对照

    Figure  3.   Pathogenicity of four different isolates on the fruit of Trichosanthes kirilowii

    A−D: Inoculated with HP017, QSC2, HP002, SSA9, respectively; E: Control

    图  4   基于TEF-1α基因序列对镰孢菌属菌株构建的系统发育树

    分支位置中的数字表示自举值;标尺表示每个核苷酸位点上的0.02替换值

    Figure  4.   Phylogenetic tree of the strains of Fusarium spp. based on TEF-1α gene sequences

    The numbers in each branch points denote the percentages supported by bootstrap; The scale bar represents 0.02 substitutions per nucleotide position

    图  5   基于4个位点序列对辽宁刺盘孢及其近缘种构建的系统发育树

    “*”为模式菌株;节点上的数字为50%以上的自举值

    Figure  5.   Phylogenetic tree of the strains of Colletotrichum liaoningense and related species based on the concatenated sequences of four loci

    “*” represent type strain; Bootstrap support values above 50% are shown at the nodes

    图  6   基于6个位点序列对果生刺盘孢及其近缘种构建的系统发育树

    “*”为模式菌株;节点上的数字为50%以上的自举值

    Figure  6.   Phylogenetic tree of the strains of Colletotrichum fructicola and related species based on the concatenated sequences of six loci

    “*” represents type strain; Bootstrap support values above 50% are shown at the nodes

    表  1   菌株信息及目的基因序列

    Table  1   Strain information and target gene sequences

    物种 Species 菌株 Strain GenBank登录号 GenBank accession number
    ITS ACT CAL CHS-1 GAPDH TUB2 TEF-1α
    Fusarium fujikuroi HP016 MW357640
    HP017 MW357641
    Fusarium proliferatum QSC2 MW357642
    Colletotrichum fructicola DMC2 MW349792 MW357613 MW357616 MW357619 MW357622 MW357625
    HP009 MW349793 MW357614 MW357617 MW357620 MW357623 MW357626
    HP002 MW349794 MW357615 MW357618 MW357621 MW357624 MW357627
    Colletotrichum liaoningense DMC1 MW349983 MW357628 MW357632 MW357636
    QSA6 MW349984 MW357629 MW357633 MW357637
    SSA9 MW349985 MW357630 MW357634 MW357638
    HKC10 MW349986 MW357631 MW357635 MW357639
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    表  2   7种杀菌剂对镰孢病菌和炭疽病菌的室内毒力测定

    Table  2   Determination of the virulence of seven fungicides to Fusarium spp. and Collrtotrichum spp.

    菌株 Strain 药剂 Fungicide w(有效成分)/% Active ingredient content 毒力回归方程 Virulence regression equation 相关系数 Correlation coefficient EC50/ (μg·mL−1)
    F. fujikuroi HP017 春雷霉素 Kasugamycin 70 y=3.5923+0.8234x 0.9518 51.2516
    咪鲜胺 Prochloraz 98 y=6.0341+1.2900x 0.9985 0.1579
    咯菌腈 Fludioxonil 95 y=5.3824+0.5183x 0.8821 0.1829
    嘧菌酯 Azoxystrobin 95 y=4.1359+0.4202x 0.9695 113.8843
    苯醚甲环唑 difenoconazole 95 y=5.2198+0.6339x 0.9788 0.4500
    氰烯菌酯 Phenamacril 95 y=5.4272+0.8213x 0.9223 0.3019
    百菌清 Chlorothalonil 99 y=4.4958+0.9701x 0.9701 5.1781
    F. proliferatum QSC2 春雷霉素 Kasugamycin 70 y=3.2031+0.9861x 0.8280 66.3944
    咪鲜胺 Prochloraz 98 y=5.7667+0.8081x 0.9814 0.1125
    咯菌腈 Fludioxonil 95 y=5.1877+0.4394x 0.9718 0.3740
    嘧菌酯 Azoxystrobin 95 y=4.0472+0.4645x 0.9547 112.4802
    苯醚甲环唑 Difenoconazole 95 y=5.4574+0.4666x 0.9914 0.1046
    氰烯菌酯 Phenamacril 95 y=5.2917+0.8950x 0.8174 0.4721
    百菌清 Chlorothalonil 99 y=4.7491+0.4570x 0.9933 3.5409
    C. fructicola HP002 春雷霉素 Kasugamycin 70 y=3.6179+0.9751x 0.9507 26.1436
    咪鲜胺 Prochloraz 98 y=6.1584+1.2283x 0.9815 0.1140
    咯菌腈 Fludioxonil 95 y=4.8670+0.4045x 0.9151 2.1325
    嘧菌酯 Azoxystrobin 95
    苯醚甲环唑 Difenoconazole 95 y=5.4561+0.9250x 0.9937 0.3213
    氰烯菌酯 Phenamacril 95 y=1.3563+2.9354x 0.9472 17.4313
    百菌清 Chlorothalonil 99 y=3.5858+0.7712x 0.9917 68.2058
    C. liaoningense SSA9 春雷霉素 Kasugamycin 70 y=3.1409+1.4118x 0.9916 20.7440
    咪鲜胺 Prochloraz 98 y=6.2287+1.1271x 0.9966 0.0813
    咯菌腈 Fludioxonil 95 y=5.4883+0.2428x 0.8546 0.0097
    嘧菌酯 Azoxystrobin 95 y=5.1603+0.2492x 0.9395 0.2274
    苯醚甲环唑 Difenoconazole 95 y=5.1997+0.9780x 0.9563 0.6249
    氰烯菌酯 Phenamacril 95 y=0.6025+2.8622x 0.9879 34.3876
    百菌清 Chlorothalonil 99 y=3.4277+0.7099x 0.9859 164.0227
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  • 期刊类型引用(1)

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出版历程
  • 收稿日期:  2022-02-09
  • 网络出版日期:  2023-05-17
  • 刊出日期:  2023-03-09

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