Израильские ученые научились предсказывать болезнь томатов до появления видимых симптомов

Ученые из Еврейского университета Иерусалима разработали метод раннего обнаружения болезни томатов задолго до того, как симптомы станут визуально заметны.

Исследование опубликовано в журнале Plant Disease.

Фузариозное увядание, вызываемое почвенным грибком Fusarium oxysporum, является разрушительным заболеванием, которое приводит к значительным экономическим потерям во всем мире. Традиционно обнаружение заболеваний растений основывается на визуальных оценках, которые часто неточны. К тому времени, когда симптомы становятся заметны, существенный ущерб обычно уже нанесен.

Ученые использовали передовую технологию для непрерывного мониторинга скорости испарения воды растением и изменений его биомассы. Они наблюдали снижение скорости испарения за несколько дней или недель до появления каких-либо визуальных симптомов.

"Это исследование показывает, что физиологические признаки, связанные с водой, могут выступать в качестве надежных ранних индикаторов заражения, – объяснила соавтор работы Шани Фридман. – Мы смогли количественно измерить, как растения реагируют на патоген задолго до того, как они проявили традиционные видимые симптомы заболевания".

Метод исследования не только обнаруживает заболевание на ранней стадии, но и измеряет степень опасности патогена для растений. Это дает исследователям и фермерам четкие числовые данные для определения того, насколько агрессивно патоген влияет на урожай, и позволяет оценить, насколько различные сорта томатов способны сопротивляться болезни.

Соавтор работы профессор Менахем Мошелион подчеркнул, что предложенный метод можно использовать не только для томатов: "Наш подход открывает возможности наблюдения не только за томатами, но и за другими сельскохозяйственными культурами. Раннее обнаружение заболевания с помощью физиологического мониторинга может значительно сократить потери урожая и повысить устойчивое управление сельским хозяйством". Исследовательская группа уже успешно применила свой метод мониторинга к заболеваниям картофеля.