Titre : Phytophthora

Phytophthora : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Electronic Data Processing

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une infection par Phytophthora ?

Le diagnostic repose sur l'observation des symptômes et des tests de laboratoire.
Phytophthora Diagnostic médical
#2

Quels tests de laboratoire sont utilisés ?

Des cultures fongiques et des tests PCR peuvent être réalisés pour identifier Phytophthora.
Culture fongique PCR
#3

Quels symptômes indiquent une infection ?

Les symptômes incluent le flétrissement, le jaunissement des feuilles et la pourriture des racines.
Symptômes Maladies des plantes
#4

Peut-on confondre Phytophthora avec d'autres champignons ?

Oui, certains symptômes peuvent être similaires à ceux d'autres maladies fongiques.
Maladies fongiques Diagnostic différentiel
#5

Quel rôle joue l'humidité dans le diagnostic ?

Une humidité élevée favorise la prolifération de Phytophthora, ce qui aide au diagnostic.
Humidité Épidémiologie

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes courants de Phytophthora ?

Les symptômes incluent le flétrissement, le jaunissement et la décoloration des feuilles.
Symptômes Phytophthora
#2

Comment se manifeste la pourriture des racines ?

La pourriture des racines se manifeste par des racines noires et molles, souvent en décomposition.
Pourriture des racines Phytopathologie
#3

Les fruits peuvent-ils être affectés ?

Oui, les fruits peuvent montrer des taches et une décomposition, surtout en conditions humides.
Fruits Maladies des plantes
#4

Les symptômes varient-ils selon les plantes ?

Oui, les symptômes peuvent varier selon l'espèce de plante hôte et les conditions environnementales.
Espèces végétales Phytopathologie
#5

Y a-t-il des signes visibles sur le sol ?

Des zones de sol détrempé et des débris végétaux en décomposition peuvent être des signes.
Sol Écosystème

Prévention 5

#1

Comment prévenir les infections par Phytophthora ?

La prévention inclut une bonne gestion de l'eau, des pratiques culturales et des variétés résistantes.
Prévention Gestion des maladies
#2

Quel rôle joue le drainage dans la prévention ?

Un bon drainage réduit l'humidité du sol, limitant ainsi la prolifération de Phytophthora.
Drainage Phytopathologie
#3

Les variétés de plantes résistantes existent-elles ?

Oui, certaines variétés de plantes sont développées pour être résistantes à Phytophthora.
Variétés résistantes Sélection végétale
#4

Comment éviter la contamination du sol ?

Éviter l'utilisation d'outils contaminés et pratiquer la désinfection du sol peut aider.
Contamination du sol Désinfection
#5

Les pratiques culturales peuvent-elles aider ?

Oui, des pratiques comme l'espacement des plantes et la gestion des résidus peuvent réduire les risques.
Pratiques culturales Gestion des maladies

Traitements 5

#1

Quels traitements sont efficaces contre Phytophthora ?

Les traitements incluent des fongicides spécifiques et des pratiques culturales adaptées.
Fongicides Traitement des maladies
#2

Les fongicides sont-ils toujours efficaces ?

L'efficacité des fongicides peut varier selon la souche de Phytophthora et les conditions d'application.
Efficacité des médicaments Phytophthora
#3

Comment améliorer la santé des plantes infectées ?

Améliorer le drainage et réduire l'humidité peut aider à restaurer la santé des plantes.
Santé des plantes Gestion des maladies
#4

Peut-on utiliser des méthodes biologiques ?

Oui, des agents biologiques comme des champignons antagonistes peuvent être utilisés.
Méthodes biologiques Biocontrôle
#5

Quel est le rôle de la rotation des cultures ?

La rotation des cultures aide à réduire l'accumulation de Phytophthora dans le sol.
Rotation des cultures Gestion des maladies

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec Phytophthora ?

Les complications incluent la perte de rendement, la dégradation des cultures et des pertes économiques.
Complications Économie agricole
#2

Phytophthora peut-elle affecter plusieurs cultures ?

Oui, Phytophthora peut infecter une large gamme de cultures, y compris les légumes et les fruits.
Cultures Phytopathologie
#3

Y a-t-il des impacts environnementaux ?

Les infections peuvent perturber les écosystèmes locaux et réduire la biodiversité.
Environnement Biodiversité
#4

Les pertes économiques sont-elles significatives ?

Oui, les pertes économiques dues à Phytophthora peuvent être considérables pour les agriculteurs.
Pertes économiques Agriculture
#5

Comment les agriculteurs peuvent-ils faire face aux complications ?

Les agriculteurs peuvent adopter des stratégies de gestion intégrée pour minimiser les impacts.
Gestion intégrée Agriculture durable

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque ?

Les facteurs incluent l'humidité élevée, le sol mal drainé et les pratiques culturales inadéquates.
Facteurs de risque Phytopathologie
#2

Les conditions climatiques influencent-elles l'infection ?

Oui, des conditions climatiques humides favorisent la propagation de Phytophthora.
Conditions climatiques Épidémiologie
#3

Les sols argileux sont-ils plus à risque ?

Oui, les sols argileux retiennent plus d'eau, augmentant le risque d'infection par Phytophthora.
Sols argileux Phytopathologie
#4

Les pratiques agricoles intensives augmentent-elles le risque ?

Oui, les pratiques agricoles intensives peuvent accroître la vulnérabilité des cultures à Phytophthora.
Agriculture intensive Vulnérabilité des cultures
#5

Les variétés sensibles sont-elles un facteur de risque ?

Oui, la culture de variétés sensibles augmente le risque d'infection par Phytophthora.
Variétés sensibles Phytopathologie
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 13/05/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Altino Choupina

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Centro de Investigação de Montanha (CIMO), Instituto Politécnico de Bragança, Campus de Santa Apolónia, 5300-253, Bragança, Portugal. albracho@ipb.pt.

Guohong Cai

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Crop Production and Pest Control Research Unit, Agricultural Research Service, USDA, and College of Agriculture, Purdue University, West Lafayette, Indiana, United States of America.

Iuliia Branco

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Centro de Investigação de Montanha (CIMO), Instituto Politécnico de Bragança, Campus de Santa Apolónia, 5300-253, Bragança, Portugal.

Jun Meng

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China.

Stephen C Whisson

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Cell and Molecular Sciences, James Hutton Institute, Invergowrie, Dundee DD2 5DA, UK.

Min Qiu

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Plant Pathology, Nanjing Agricultural University, Nanjing, Jiangsu, 210095, China.
  • The Key Laboratory of Integrated Management of Crop Diseases and Pests, Ministry of Education, Nanjing, Jiangsu, 210095, China.

Wenwu Ye

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Plant Pathology, Nanjing Agricultural University, Nanjing, Jiangsu, 210095, China.
  • The Key Laboratory of Integrated Management of Crop Diseases and Pests, Ministry of Education, Nanjing, Jiangsu, 210095, China.

Suomeng Dong

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Plant Pathology, Nanjing Agricultural University, Nanjing, Jiangsu, 210095, China.
  • The Key Laboratory of Integrated Management of Crop Diseases and Pests, Ministry of Education, Nanjing, Jiangsu, 210095, China.

Yu-Hui Hong

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Bioengineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China.

Yu-Shi Luan

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Bioengineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China. Electronic address: ysluan@dlut.edu.cn.

Qin Peng

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • State Key Laboratory of Crop Stress Biology for Arid Areas, Northwest A&F University, Yangling 712100, China.

Xili Liu

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • China Agricultural University, Beijing 100193, China; State Key Laboratory of Crop Stress Biology for Arid Areas, Northwest A&F University, Yangling 712100, China. Electronic address: seedling@cau.edu.cn.

Jun Cui

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Bioengineering, Dalian University of Technology, Dalian, 116024, China.

Ramesh R Vetukuri

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Plant Breeding, Swedish University of Agricultural Sciences, Lomma, SE-234 22, Sweden.

Ying Zhou

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Gannan Academy of Sciences, 557367, Ganzhou, Jiangxi, China; 1373583449@qq.com.

Adielle R da Silva

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Departamento de Ciências Biológicas, Universidade Estadual de Santa Cruz, Campus Soane Nazaré de Andrade, Rodovia Jorge Amado, km 16, 45662-900, Ilhéus, BA, Brazil.

Kaliane N S Pinto

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Departamento de Ciências Agrárias, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia, Cruz das Almas, Bahia 44380-000, Brazil.

Bianca E Maserti

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Consiglio Nazionale delle Ricerche, Institute of Biophysics, Via S. Lorenzo, I-56100 Pisa, Italy.

Hermes P Santos-Filho

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Embrapa Mandioca e Fruticultura. Cruz das Almas, Bahia 44380-000, Brazil.

Abelmon da S Gesteira

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Embrapa Mandioca e Fruticultura. Cruz das Almas, Bahia 44380-000, Brazil; and Corresponding author. Email: abelmon.gesteira@embrapa.br.

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Evaluation of data processing pipelines on real-world electronic health records data for the purpose of measuring patient similarity.

The ever-growing size, breadth, and availability of patient data allows for a wide variety of clinical features to serve as inputs for phenotype discovery using cluster analysis. Data of mixed types i... Our aim was to a) outline and b) implement an analytical framework to evaluate distinct methods of constructing patient representations from routine electronic health record data for the purpose of me... Using data from the CALIBER data resource, we extracted clinically relevant features for a cohort of patients diagnosed with chronic obstructive pulmonary disease. We used four different data processi... Each of the four pipelines resulted in similarity scores primarily driven by a unique set of features. It was demonstrated that data transformations according to each pipeline prior to clustering can ... Data transformation has downstream and unforeseen consequences in cluster analysis. Rather than viewing this process as a black box, we have shown ways to quantitatively and qualitatively evaluate and...