Moteur de recherche VSI

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Organisme nuisible: Xylella fastidiosa | Catégorie : Génétique des populations

L’introduction répétée d’agents pathogènes dans de nouveaux environnements peut entraîner des sauts d’hôtes chez des espèces naïves, favorisant l’émergence de maladies. Originaire d’Amérique centrale, Xylella fastidiosa subsp. fastidiosa a été introduite aux États-Unis il y a plusieurs siècles, provoquant des épidémies mondiales. En Californie, elle infecte souvent la vigne européenne (Vitis vinifera). Une étude a montré que les souches introduites n’infectent pas durablement le café (Coffea arabica) et ne présentent pas d’hyper-virulence chez le café. En analysant les génomes de 15 souches de la sous-espèce fastidiosa du Costa Rica et de 289 du clade introduit, des gènes et des SNP associés à l’adaptation à la vigne ont été identifiés. Ces résultats soutiennent l’hypothèse d’une adaptation génétique de la bactérie suite à son introduction aux États-Unis.

Organisme nuisible: Thaumatotibia leucotreta | Catégorie : Méthode et mesure de biocontrôle

L’étude sur Thaumatotibia leucotreta, ravageur des agrumes en Afrique du Sud, a testé la technique de l’insecte stérile avec différents ratios de lâcher d’adultes stériles/fertiles (0:1 à 60:1). Les résultats montrent que les ratios élevés (40:1 et 60:1) réduisent significativement les fruits infestés, les entrées de larves et la descendance fertile (F1). Ces ratios limitent la croissance de la population fertile mieux que des ratios plus faibles. La technique s’avère donc efficace pour maîtriser ce ravageur, en diminuant sa reproduction dans les vergers.

Organisme nuisible: Dépérissement de la vigne | Catégorie : Méthode et mesure de lutte

Cette étude compare trois modèles de lutte contre l’oïdium de la vigne, une maladie fongique aggravée par le changement climatique et la résistance aux fongicides. Le modèle d’indice de risque de l’UC Davis s’est révélé le plus efficace, réduisant l’incidence de la maladie sous 5% tout en limitant les pulvérisations. Le modèle classique est aussi performant avec une pulvérisation en moins, tandis que le modèle DSS est moins efficace. L’utilisation alternée de fongicides diminue les résidus de pesticides sur les raisins et freine la résistance du pathogène.

Organisme nuisible: Généralités | Catégorie : Synthèse et sensibilisation

Cette revue porte sur la mise en œuvre des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) par apprentissage profond pour la détection des maladies chez les plantes.

Le réchauffement climatique favorise l’extension de Lasiodiplodia theobromae, un champignon pathogène dont l’aire de répartition et la gamme d’hôtes ne cessent de croître, menaçant agriculture, foresterie et écosystèmes. Cette revue synthétise ses caractéristiques biologiques, les maladies qu’il provoque (chez les plantes et l’humain), ainsi que les méthodes de détection et les mécanismes de pathogénicité et de résistance des plantes. L’article propose aussi des stratégies de gestion durable et alerte sur les risques futurs pour les cultures, les forêts et la santé publique.

Organisme nuisible: Généralités | Catégorie : Evolution de l'état sanitaire

Une étude sur plus de 1 700 semis issus de 51 pommiers infectés a révélé que deux virus – le virus associé à la gomme concave des agrumes (4 %) et le virus de la rainure du pédoncule pommier (0,3 %) – peuvent se transmettre par les graines. Aucun autre des six virus/viroïde testés n’a montré de transmission. Cette découverte met en évidence un mode de propagation inédit chez le pommier, avec des conséquences pour les programmes de sélection, la certification de matériel sain et l’échange de ressources génétiques.

Organisme nuisible: Dépérissement de la vigne | Catégorie : Estimation du risque épidémiologique

Chez la vigne, la combinaison de sécheresse et d’esca (maladie) complique fortement l’évaluation de leurs impacts sur la santé et la productivité des plants. L’étude montre que les vignes symptomatiques (esca) présentent une réduction de surface foliaire et de transpiration due à l’occlusion des vaisseaux du xylème, ce qui atténue paradoxalement les effets de la sécheresse et favorise une meilleure récupération après stress. Ces résultats révèlent une interaction antagoniste entre stress biotique et abiotique, soulignant la nécessité d’analyser conjointement leurs effets dans un contexte de changement climatique.

Organisme nuisible: Dépérissement de la vigne | Catégorie : Amélioration variétale

La pourriture noire de la vigne, causée par Phyllosticta ampelicida, réémerge comme une menace importante, en particulier pour Vitis vinifera très sensible à la maladie. L’évaluation sur trois ans d’une collection d’espèces de Vitis a confirmé certaines résistances connues et révélé de nouvelles sources de résistance, principalement chez des espèces américaines, tandis que les espèces asiatiques se sont avérées majoritairement sensibles. Ces résultats offrent des perspectives prometteuses pour intégrer des résistances durables dans les futurs programmes de sélection variétale

Organisme nuisible: Généralités | Catégorie : Méthode, outil et mesure de surveillance

Voivi une nouvelle proposition d'architecture CNN pour le diagnostic de maladies des plantes. Pour répondre aux limites des méthodes traditionnelles de diagnostic des maladies des cultures, l’architecture Mob-Res — légère (3,51 M de paramètres) et optimisée pour mobile — combine apprentissage résiduel et MobileNetV2, offrant une précision record (99,47 % sur PlantVillage et 97,73 % sur Plant Disease Expert). Ce modèle surpasse des architectures comme ViT-L32 en efficacité, avec des temps d’inférence réduits et une meilleure adaptabilité inter-domaines, validée par le CDVR. Son interprétabilité, renforcée par des outils comme Grad-CAM++ et LIME, en fait une solution prometteuse pour une détection automatisée et scalable, au service de la sécurité alimentaire.

Pour une identification rapide des maladies des plantes, cette étude propose une nouvelle architecture des réseaux de neurones convolutifs sui soit robuste et capable d'identifier les maladies des plantes à partir d'images foliaires, à la fois en laboratoire et en conditions réelles. Cette approche 'IEViT' (Inception-Enhanced Vision Transformer), combine des réseaux Inception et des Vision Transformers pour extraire des caractéristiques locales et globales, optimisant ainsi l’efficacité sans alourdir les calculs. Testée sur cinq jeux de données (pommier, riz, haricots, manioc, et villages végétaux), cette approche surpasserait les modèles existants avec des précisions allant jusqu’à 99,70 %, tout en utilisant moins de paramètres.

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