Evaluation of Erythromycin – resistant on Agrobacterium vitis Among Environmental Isolates in Urmia of Iran
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 476
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICDAT01_048
تاریخ نمایه سازی: 12 تیر 1395
چکیده مقاله:
Agrobacterium vitis is III biovar of Agrobacterium tumefacien and making Gall on grapes bulk. Grape is one of so important fruits in Azerbaijan and spatially in Urmia so finding the best way for controlling and contrasting with grape diseases is very necessary for microbiologists and farmers. Gall is one of these diseases that can make a lot of damages. The plasmid of these pathogens can coded growth hormones genes and cause tumorsAims: the purpose of this study was to determine the prevalence of erythromycin – resistant Agrobacterium vitis isolated from environmental samples in Urmia vineyards.Research method: From May to June 2014, 20 samples isolated from Vineyards of five grape cultures in Urmia, west of Iran. After identification of Agrobacterium vitis by biochemical, microbiological and molecular methods, antibiotic susceptibility testing was performed by Kirby-Bauer disk diffusion test for this antibiotic.Results: the highest resistance was seen on all samples of Agrobacterium vitis cultures. The results showed that the frequency of erythromycin resistance is very high in Agrobacterium vitis strains isolated from vineyards that had crown Gall in west of Urmia. Thus, urgent interventions are needs to keep the emergence and transmission of these isolates to a minimum
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Fatemeh Ghafarneghad Mogadam
Department of Microbiology, Urmia Branch, Islamic Azad University, Urmia
Reza Talebe
Department of Microbiology, Urmia Branch, Islamic Azad University, Urmia
Amir Tokmach
Urmia lake research institute, Urmia Branch, Urmia, 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 :