Методы учета устойчивости к вирусным и бактериальным болезням

ВЫНОСЛИВОСТЬ

Шкала интенсивности поражения зерновых корневыми гнил я ми (Санин и др., 2002)

Продолжение

На рисунке 44 дана шкала оценки степени поражения растений разными видами грибов, вызывающих корневые гнили, а на рисунках 45...47 — шкалы для оценки степени поражения злаковых зерновых мучнистой росой, ржавчиной и септориозом.

Учет поражения растений болезнями осуществляют визуально и обрабатывают статистически. При визуальном учете исследователь осматривает оцениваемые растения и сразу проставляет процент поражения или балл (К). При статистическом учете оценивают по баллам каждое учтенное растение или его орган, а затем по формуле

R =-- 100 (ab)/Nk,

где а —число больных, растений (органов); Ъ — соответствующий балл их поражения; N— общее число учтенных растений (больных и здоровых); к — высший балл в шкале учета.

Существенным показателем устойчивости сортов может быть и урожайность оцениваемых растений в условиях развития на них болезни. Поэтому выносливость считают важным показателем устойчивости растений. Для выявления его необходимо подсчитать урожайность изучаемого сорта на искусственном инфекционном фоне и без, него при прочих одинаковых условиях окружающей среды. Часто выносливость приходится учитывать в отсутствие на растениях четких симптомов заболевания, которое впоследствии сказывается на его урожайности, например щуплость зерновок и отсутствие их в некоторых колосках при головневых заболеваниях, корневых гнилях, частичное увядание или усыхание ветвей и т. п.

При оценке устойчивости растений к вирусным и бактериальным болезням часто приходится прибегать не только к визуальному, но и к более тонким и сложным методам оценки поражаемое -ти. Это связано с особенностями патологического процесса при вирозах и бактериозах: визуально наблюдаемые симптомы появляются далеко не на начальных этапах процесса заражения.

Однако визуальную оценку необходимо проводить только при наличии четко проявляющихся симптомов, присущих определенному заболеванию. Кроме того, исследователь должен предвидеть их возможные изменения под влиянием меняющихся условий внешней среды. Следует также отметить, что визуально наблюдаемые симптомы некоторых вирусных заболеваний очень сходны с признаками неинфекционных болезней, связанных с нарушениями минерального питания растений. Все это вынуждает прибегать к другим методам диагностики заболевания, которые детально описаны в курсах «Общая фитопатология», «Вирусология» и «Микробиология», а здесь мы ограничимся лишь перечислением их.

Метод вирусных включений основан на способности ряда вирусов образовывать в растительных тканях кристаллы, которые можно наблюдать с помощью светового микроскопа.

Метод электронной микроскопии позволяет увидеть в зараженном растении вирусные частицы и по их форме и размерам диагностировать наличие конкретного вирусного заболевания.

Метод индикаторных растений основан на свойстве некоторых растений реагировать на заражение определенными вирусами комплексом патологических процессов, приводящих к появлению строго специфичных некротических пятен.

Метод питательных с р е д используют для идентификации именно тех видов бактерий, которые вызвали заражение. На стерильные агаризованные среды высевают бактерии, выделенные из пораженных растительных тканей и после появления колоний фиксируют многочисленные признаки, присущие конкретному бактериальному патогену (характер роста колоний, их цвет, консистенцию, биохимические особенности и др.).

Серологический метод — наиболее точный и быстрый способ определения вирусных и бактериальных болезней, протекающих в скрытой форме. Он основан на антигенных свойствах возбудителей болезней: при введении в кровь животного белков вирусов или чистых культур бактерий в ней появляются (как ответная реакция) специфичные антитела.

Серологический метод имеет несколько модификаций:

• капельный метод;

• метод двойной диффузии в агаровом геле;

• иммуноферментный анализ (ИФА).


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow