Molecular and morphological taxonomy of Pythium species isolated from soil in West Azarbaijan province (N.W. Iran)

سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 336

فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_ROST-17-1_007

تاریخ نمایه سازی: 23 مهر 1401

چکیده مقاله:

Pythium is a fungus-like genus with worldwide distribution that is found in most terrestrial and aquatic ecosystems. It is a species-rich genus contains important plant pathogenic species. Little is known on the systematics of Pythium in West Azarbaijan province (N.W. Iran). Thus, the aim of this study was to identify ۲۰۰ isolates collected from different cultivated soils of West Azarbaijan province during ۲۰۱۲–۱۳. Based on morphological and molecular (ITS and coxI sequences) data, ۱۴ Pythium species from six clades, A, D, E, F, I and J, were identified. Of these, P. ornamentatum from clade D, P. nodosum from clade J and P. stipitatum from clade E are new records for Iran mycobiota. Molecular data failed to separate P. glomeratum, P. ornamentatum and P. viniferum from closely related species and they were identified based on morphological features. Detailed description is presented here for P. minus, P. ornamentatum, P. nodosum and P. stipitatum.

کلیدواژه ها:

نویسندگان

فرزانه بدلی

Graduated MSc Student, Department of Plant Protection, Faculty of Agriculture, Urmia University, P.O. Box ۱۶۵, Urmia, Iran

مسعود ابرین بنا

Assistant Prof., Department of Plant Protection, Faculty of Agriculture, Urmia University, P.O. Box ۱۶۵, Urmia, Iran

جعفر عبداله زاده

Associate Prof., Department of Plant Protection, Faculty of Agriculture, University of Kurdistan, P.O. Box ۴۱۶, Sanandaj, Iran (j.abdollahzadeh@uok.ac.ir)

اسماعیل خالدی

Graduated MSc Student, Department of Plant Protection, Faculty of Agriculture, University of Kurdistan, P.O. Box ۴۱۶, Sanandaj, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :