Epidemiologie rostlinných patogenů

Prezentace na téma: "Epidemiologie rostlinných patogenů"— Transkript prezentace:

1 Epidemiologie rostlinných patogenů
Diagnostika je základem studia epidemiologie nejen rostlinných patogenů, tím je míněna diagnostika na různých úrovních a rovněž pak opakovatelná, nezávislá na diagnostikovi. Lze hovořit o vědním oboru, který vychází z humánní medicíny, zabývá se studiem výskytu patologických stavů a jejich determinant a aplikací získaných poznatků při jejich řešení.

2 Množství choroby Ztráta na výnose
Měření množství choroby a výnosové ztráty Bez přesné kvantifikace choroby v prostoru a čase nelze aplikovat žádnou epidemiologickou studii. Lze zde hovořit o incidenci tedy o počtu napadených rostlin na ploše, či o množství napadeného pletiva v porostu tedy o intenzitě choroby, či o jejich kombinaci. Měření množství choroby či patogena může vycházet ze tradičních postupů stejně tak jako z postupů založených na úrovni imunologie, molekulární biologie či analýzy obrazu. Lze uplatnit technologie leteckého snímkování a evaluace změny fluorescence chlorofylu na úrovni interakcí s patogeny. Množství choroby Ztráta na výnose Je to tak jednoduché ? James 1983 Chiarappa 1981

3 Zdravé pletivo Napadené pletivo Výnosová ztráta Čas napadení pletiva

4 – je možné odebrat reprezentativní vzorek?
Odběr vzorků chorob? – je možné odebrat reprezentativní vzorek? Jakákoli metoda odběru vzorků musí být založena na principech náhodnosti, reprezentativnosti a objektivnosti. V závislosti na chorobě může být destruktivní nebo ne. Standardně byly používány metody odběru vzorků za pomoci diagonálního náhodného modelu. Je ovšem otázkou kolik vzorků odebrat z konkrétní výměry pozemku k dosažení reprezentativnosti. Pro celou řadu chorob, například rez cibulová není vhodné odebírat vzorky náhodně. (Jong and Bree 1995). Delp et. al 1986 vyvinuli systém nazvaný Field Runner , který vykazuje mnohem vyšší přesnost odběru vzorků než klasický diagonální model (X,W). Malý počítač je používán pro přímé stanovení místa odběru v závislosti na pozemku jsou místa odběru klusterována čímž se snižuje množství odebraných vzorků, ale zároveň je splněna podmínka reprezentativnosti na statistické hladině významnosti 0,95-0,99. Parker and Royle 1993 vyvinuli metodu otypování optimálních míst odběru, založené na principu autokorelace. Chyba v odběrech vzorků je tedy přesně spočítána a je s ní kalkulována pro další analýzu vzorků.

5

6 Čas a frekvence sledování vývoje choroby
Sledování vývoje choroby musí být vztaženo vždy k vývojové fázi rostliny stejně tak jako k času, neboť epidemiologie každého patogena je v závislosti vývojovou fází rostliny, lze tedy usuzovat na význam vývojové fáze v procesu vzniku epidemie konkrétní choroby. Je tedy nezbytné znát vývojové fáze rostlin a být schopen je bezezbytku stanovit. Dále pak nelze opominout cykličnost vývoje choroby (jak bude řečeno dále), a v neposlední řadě také vnější faktory které mohou modifikovat vývoj choroby ve větším měřítku než iniciální inokulum. Vývojová fáze rostliny je tedy faktorem, který ovlivňuje vývoj choroby zejména ve vztahu k patogenu. Vhodná vývojová fáze rostliny je pak klíčem pro navázání kompatibilního vztahu s patogenem.

7

8 Přímé kvalitativní metody
Zadoks et Al vytvořili desítkový klíč pro charakterizaci vývojové fáze obilnin, nic méně v současné době směřuje vývoj k univerzálnímu klíči, který by pokryl většinu plodin podobného rázu. Lze také stanovit obecný klíč pro stanovení množství choroby na ploše pozemku: Odebrat 20 vzorků z 20 m2 pozemku Přiřadit ke každému vzorku kategorii výskytu choroby Určit počet jednotlivých kategorií respektive vzorků v kategorii Index výskytu choroby bude stanoven dle následujícího vztahu ((0*a)+(1*b)+(2*c)+(3*d)/ (a+b+c+d))* 100/3 Kde a.b.c.d. jsou počty vzorků v kategoriích 0,1,2,3 Přímé kvalitativní metody Nepřímé metody Snímání a vyhodnocení

9 Vývoj choroby Obvykle sledujeme ve fytopatologii situaci v níž dochází k postupnému zvyšování incidence a intenzity choroby v čase od, zprvu velmi nízkého prahu. Pochopitelně je pro každého patogena vlastí konkrétní průběh intenzity a incidence v čase. Lineární Exponeniální

10 Pochopitelně nemohou choroby rostlin kolonizovat rostliny do nekonečna, 100% listové plochy je limitní. Po dosažení maxima již nemůže incidence ani intenzita dále růst.

11 Typické pro celou řadu chorob kombinace exponenciálního růstu na počátku vývoje choroby, a po přechodu do lineární fáze navazuje degresivní průběh až po dosažení maxima. Není důležité snížit intenzitu či incidenci na minimální úroveň, stačí pokud ji udržíme na přijatelné úrovni. V tomto případě je nutné disponovat informacemi o vývoji choroby v čase a hledat příčiny exponenciálního růstu populace. V případě znalosti této determinanty lze zasáhnout včas a eliminovat tak vznik epidemie.

12 Monocyklické Polycyklické Periodicita vývoje rostlinných patogenů
Epidemie rostlinných onemocnění je cyklický fenomén. Vývoj patogena se opakuje v cyklech v závislosti na prostředí a hostitelské rostlině. Proces infekce je zahájen navázáním kompatibilního vztahu hostitel patogen. Patogen vyvíjející se v hostiteli, může za jistých okolností začít produkovat nové inokulum, které může být rozšířeno do okolí a případně navázat nový kompatibilní vztah. Monocyklické Polycyklické Inokulum Šíření a infekce Patogen Produkce inokula V mírném klimatickém pásmu se jsou plodiny pěstovány pouze s jednou sklizní do roka, zde je tedy cyklita populací vztažené na jeden rok. V tropech a subtropech je populační dynamika vztažena vždy na jednu sklizeň. V případě trvalých porostů lze také hovořit o polyetické epidemiologii, kdy dochází k produkci inokula rok po roce a zdroje zůstávají zachovány.

13 Duch elm diseases houbové odumírání větví jilmu (Ophiostoma novo-ulmi) je příkladem monocyklické choroby s polyetickým vývojem. Vývoj choroby je zaznamenán rok po roce a množství choroby sílí.

14 Padlí na jabloni je příkladem polyetické epidemie způsobené polycyklicým patogenem, Každoročně dochází k vývoji několika populací a výskyt choroby a její incidence stoupá exponenciálně.

15 Sigatoka leaf spot (Mycosphaerella fijiensis) je houbovou chorobou, která je příkladem vývoje závislém na suché či vlhké periodě. Dochází k vývoji více či méně populací v jednom roce v závislosti na mikroklimatu. Hostitelská rostlina je napadána v různých fázích vývoje a přírůstkem listové plochy je schopna více či méně čelit napadení.

16 Monocyklické epidemie
Lze definovat tři základní skupiny chorob rostlin, které vytvářejí pouze jednu populaci do roka. Posklizňové choroby : jedná se o nejrůznější posklizňové hniloby, které se neprojevili v průběhu vegetace a jsou zpravidla zapříčiněny posklizňovou manipulací s ,komoditami. Je nutné zdůraznit, že v běžném prostředí mohou stejní patogeni způsobit polycyklickoui epidemii. Choroby způsobené půdními patogeny : celá řada patogenů způsobujících hniloby kořenů či vaskulární chřadnutí produkuje pouze jednu populaci do roka. Jedná se zejména o patogeny vytvářející klidová stadia v půdě jako sklerocia, chlamidospory či oospory v půdě, nebo mycelium na posklizňových zbytcích. Nově pěstované rostliny jsou infikovány, ovšem již nedochází k rozšíření dalšího inokula v tomtéž roce.

17 Rzi bez uredosporální fáze : Rzi, které neprodukují uredospory na jednom a tomtéž hostiteli, vytvářejí jeden infekční cyklus v jednom roce příkladem může být rez hrušňová.

18 Polycyklické epidemie
Jedná se o patogeny, kteří dokončí kompletní vývojový cyklus n a jednom hostiteli , vyvinou inokulum pro další rostliny téhož hostitele a ty jsou v jedné vegetační periodě distribuovány na další rostliny, kde se cyklus opakuje. Příkladem je plíseň bramborová a dále pak mnoho virových a bakteriálních onemocnění, které v jednom roce produkují inokulum několikrát po sobě a v cyklech jsou pak distribuovány v rámci jednoho roku na další rostliny.

19 Kombinace polycyklického a monocyklického vývoje chorob
Ne každou chorobu rostlin lze popsat jako ideální mono či polycyklickou, často lze sledovat kombinace obou a to i v jedné vegetační periodě. Příkladem může být strupovitost jabloně. Produkci askospor na odumírajících listech, které se stávají zdrojem infekce pro příští rok lze označit jako monocyklickou, neboť nedochází k opakování tohoto cyklu v jednom roce. Ovšem produkce konidií na každém z napadených listů v průběhu vegetace, lze označit jako polycyklickou , neboť každá konidie může způsobit infekci nového zdravého listu v průběhu jedné vegetace.

20 Pyrenophora tritici-repentis způsobující helmintosporiovou světle hnědou skvrnitost je rovněž příkladem této kombinace. Iniciální inokulum je v osivu a projeví se po vyklíčení jako skvrny na listech. Produkované konidie se šíří v porostu pomocí větru a mohou způsobit další infekce. Tuto fázi označujeme jako polycyklickou. V průběhu kvetení dochází k infekci klasů a ty již nejsou dále zdrojem inokula pro tuto vegetační periodu. Lze tedy tuto část vývojového cyklu označit jako monocyklickou .

21 Matematické modely V případě, že máme udržet chorobu pod úrovní ekonomické škodlivosti a máme – li pochopit vývoj choroby v kvantitativních znacích, je více než vhodné najít nějaký matematický model k popsání epidemie rostlinného patogena. V případě uplatnitelnosti výzkumu v trvale udržitelném rozvoji, lze aplikovat pouze kvalitativní a kvantitativní znaky populací patogena, které lze poměrně snadno stanovit, což v praktickém zemědělství nebývá věcí samozřejmou a schůdnou. V případě monocyklického vývoje nás zajímá zejména INICIÁlNÍ inokulum na začátku vegetace (Q1), které je rovno iniciálnímu inokulu v předchozí vegetaci (Q0) a přírůstku inokula za tuto vegetaci. Q1= Q0+ přírůstek Přírůstek inokula je funkcí množství inokula na začátku vegetace a konstanty přírůstku (K) Q1=Q0+K*Q0 K je vyjádřeno všemi změnami, které mají vliv na přežívání a růst patogena, dále pak na jeho množení , produkci inokula, jeho rozšíření, či odumření patogena. Konstanta K ,je závislá jak na vnitřním tak na vnějším prostředí. Samozřejmě může nabývat jak záporných tak kladných hodnot. V případě polyetického vývoje choroby musíme zevšeobecnit tuto rovnici použitím popisu vegetační periody (T). Pro zjednodušení ovšem lze uvádět pouze K jako průměr za několik vegetačních period. QT+1=QT+K*QT

22