热带高地农业生态系统中的镰刀菌相关青葱枯萎病的流行病学、病原体变异特性及杀菌剂敏感性

《Physiological and Molecular Plant Pathology》：Epidemiology, pathogen variability, and fungicide sensitivity of Fusarium-associated shallot wilt in tropical highland agroecosystem

　　摘要
了解青葱萎蔫的空间和时间动态以及识别与疾病发展相关的真菌对于改进高山生产系统的疾病管理至关重要。本研究结合了田间流行病学、真菌特性鉴定、致病性评估、分子鉴定和体外抗真菌试验，以表征高山梯田栽培系统中的青葱萎蔫。在五个田间地点监测了疾病的发展情况，同时从患病植物中分离出的真菌在温室条件下进行了形态学鉴定和致病性评估。整个生长季节中，疾病的发病率和严重程度都在增加，不同地点之间的流行病发展存在显著差异。E地点的累积疾病压力最高（AUDPC = 17.89），而A地点的累积疾病压力最低（AUDPC = 6.34）。D地点的表观感染率最高（0.098天-1），表明流行病率和累积疾病压力并不遵循相同的空间模式。两种形态学上不同的镰刀菌分离株ABB-1和ABB-2在温室条件下引起了疾病症状。ABB-1引起的疾病严重程度最高，尽管其效果与ABB-2或混合接种没有显著差异。ITS和TEF1-α分析一致支持ABB-1为尖孢镰刀菌（Fusarium oxysporum）。代森锰锌表现出最大的初始菌丝抑制作用（PIRG约为81％），尽管抑制作用随培养时间而减弱。塔吉特斯·埃雷克塔（Tagetes erecta）提取物和Trichoderma衍生物也表现出类似的时间下降趋势。总体而言，这些发现揭示了青葱萎蔫发展的空间和时间异质性，并提供了形态学、分子和致病性的互补证据，支持了尖孢镰刀菌与观察到的疾病之间的关联。

引言
作为具有重大经济价值的战略园艺商品，青葱（Allium cepa var. aggregatum）在食品安全、农民生计和价格稳定方面发挥着重要作用（Kale等人，2024；Prabawati等人，2026）。目前这种作物在世界各地的各种环境条件下广泛种植，尽管最常见的葱属物种起源于亚洲（Marelli等人，2018）。在印度尼西亚，青葱是控制通货膨胀和满足国内需求的重要商品。然而，农民层面的青葱产量相对较低，每公顷仅8至10吨，远低于每公顷20多吨的最佳产量潜力（Dewi等人，2024；Sopha等人，2024）。这种情况凸显了植物遗传潜力与实际产量之间的显著差距（Fitriana和Susandarini，2019）。此外，印度尼西亚中央统计机构的数据显示，过去五年南苏拉威西省的青葱产量呈下降趋势，从2020年的约124万公担降至2024年的105万公担，这突显了在区域层面维持青葱产量方面的严峻挑战（BPS，2026）。
限制青葱产量的主要因素之一是病原体感染，特别是镰刀菌属，这种菌类以引起萎蔫和基部腐烂而闻名（Le等人，2021）。这些病原体通过感染根系和维管组织，抑制水分和养分的吸收，导致生长受阻、叶尖坏死和鳞茎基部腐烂，最终降低产量和质量（Kumar，2024；Seep等人，2021）。感染对产量有显著影响；廖内省的发病率在17%到22%之间，某些地区的严重程度高达80%（Irfandri等人，2025）。据报道，像尖孢镰刀菌这样的物种可以感染植物的根系和维管组织，从而阻碍水分和养分的吸收（Abawi和Lorbeer，1972；Bayraktar等人，2010；Haapalainen等人，2016；Hanks，1996；Lacy和Roberts，1982；Marianah等人，2024）。此外，由于病原体通过厚垣孢子等抗性结构在土壤中存活时间较长，这使得该疾病难以控制（McDonald，2009），特别是在集约化栽培系统中可能导致重大的经济损失（Geffersa等人，2023）。
土壤传播的病原体受到环境和地形条件的强烈影响，尤其是在以坡地和梯田栽培为特征的高山农业系统中（Mahas等人，2025；Yuen & Mila，2015）。在这样的环境中，海拔高度、水流动、土壤湿度和排水能力的变化会显著影响病原体的存活、传播和感染动态（Marine-Angel等人，2023）。像尖孢镰刀菌这样的病原体能够在土壤中通过抗性结构长期存活，并在水分过多和排水不良的条件下更有效地传播（Uysal等人，2026）。在坡地农业上，地表径流和水的向下流动可能促进接种物从上层梯田重新分布到下层梯田，导致栽培区域内疾病发病率和严重程度的不均匀分布（Papaix等人，2024）。较低的梯田位置通常会有更多的水分积累和更长的土壤湿度保持时间（Wei，2019），创造出非常有利于根部感染和病原体定殖的环境条件（He等人，2023）。因此，梯田高地农业系统内的微地形变化可能在塑造疾病流行动态中起关键作用，不仅影响病原体发展的强度，还影响在田间条件下实施的疾病管理策略的有效性（Suprunenko等人，2025；Wen等人，2015）。
管理镰刀菌萎蔫的主要策略是使用合成化学杀菌剂（Saravanakumari等人，2019）。尽管这些杀菌剂在短期内有效，但不当使用可能导致抗性病原体的产生、损害环境并破坏土壤微生物的平衡（Kosel和Collins，2020；Rani等人，2024）。因此，人们正在探索更可持续的控制方法，如生物制剂（Wang等人，2026），包括Trichoderma（Gunaratna等人，2019），它们通过竞争、抗菌作用和菌寄生等方式表现出拮抗性（Khare等人，2026）。此外，从植物提取物中获得的植物源性杀菌剂因其抗真菌生物活性化合物和相对环境友好性而提供了一种有前景的替代方案（Persaud等人，2019）。这种方法符合综合控制的概念，强调在控制效果与农业生态系统可持续性之间取得平衡的重要性。
合成杀菌剂仍是管理镰刀菌萎蔫的主要方法，因为它们能快速可靠地抑制疾病（Saravanakumari等人，2019）。然而，重复或不当使用可能导致抗性病原体的产生、环境污染和有益土壤微生物群落的破坏（Kosel和Collins，2020；Rani等人，2024）。这些问题增加了人们对基于植物提取物和生物控制剂的替代方法的兴趣。植物提取物含有多种具有抗真菌特性的生物活性化合物，并已显示出对多种植物病原体的抑制作用，支持将其作为传统杀菌剂的植物基替代品（Persaud等人，2019；Jatoi等人，2022；Asmila等人，2025；Hajji-Hedfi等人，2025）。使用Trichoderma属进行生物控制是另一种有前景的方法，因为这些真菌可以通过多种机制抑制植物病原体，包括竞争、抗菌作用和产生活性抗真菌代谢物。尽管这些替代方法的有效性可能因病原体、生物材料和应用条件而异，但它们与传统杀菌剂的结合可能有助于减少对化学控制的依赖，同时支持更可持续的疾病管理（Gunaratna等人，2019；Khare等人，2026；Hajji-Hedfi等人，2026）。
尽管有各种控制策略可用，但关于与青葱疾病相关的镰刀菌病原体的信息仍然不足，特别是将基于田间的疾病严重程度评估与高山农业生态系统条件下的形态学和致病性分析相结合的研究。此外，关于病原体分离株对不同杀菌剂组（包括化学杀菌剂、生物杀菌剂和植物源性杀菌剂）的敏感性或抗性的全面数据仍然缺乏。这些信息对于制定有效和可持续的控制策略是必要的（Byrne等人，2026）。因此，本研究旨在通过田间流行病学观察、形态学鉴定、分子鉴定和致病性测定来表征与青葱萎蔫相关的镰刀菌，并评估最毒力强的分离株对合成杀菌剂、植物源性杀菌剂和生物杀菌剂的敏感性（体外试验）。

部分摘录
**田间疾病发病率和严重程度的观察**
田间观察在南苏拉威西省Bantaeng县（纬度-5.45212；经度119.91316）的梯田高地青葱生产区进行，该地区是印度尼西亚的主要青葱生产中心之一，海拔约为1,100–1,200米（图1）。选择这些研究地点是因为其相对较高的疾病强度，并且能够代表典型的青葱高山农业生态系统条件。

**高山青葱田中的症状发展和疾病评估**
田间观察旨在系统地评估青葱植物在自然感染条件下表现出的疾病症状范围（图3）。根据症状的视觉特征和进展情况，观察到的植物被分为五个不同的严重程度等级，从健康（等级0）到严重受损的植物（等级5）（表1）。这种分类旨在表示疾病症状的逐渐进展，包括叶片的变化。

**讨论**
本研究最重要的发现之一是，尽管所有田地都位于同一高山生产区内并且采用类似的栽培方法，但青葱萎蔫的流行病发展在各个观察地点之间存在显著差异。整个生长季节中，所有地点的疾病发病率和严重程度都在逐渐增加；然而，累积疾病压力（由AUDPC表示）在不同地点之间存在显著差异。E地点的累积疾病压力最高，而A地点的累积疾病发展最低，A-D地点的疾病进展最好用逻辑模型描述，E地点则用Gompertz模型描述。

**生成式AI披露**
在准备本手稿过程中使用了生成式人工智能（OpenAI ChatGPT）来协助语言润色并根据作者提供的规格和田间信息制作研究区域的示意图（图2）。所有由AI辅助的输出都经过了作者的严格审查、验证和修改，以确保科学准确性和与研究的一致性。人工智能未用于生成研究数据或执行其他任务。

**作者贡献声明**
Hishar Mirsam：撰写——修订与编辑、可视化、软件、正式分析。
Ardan Ardan：正式分析、数据管理。
Ernawati Djaya：撰写——修订与编辑、监督、方法学、正式分析、概念化。
Ahhwiyah Ekawaty Said：撰写——修订与编辑。
Asti Irawanti Azis：撰写——初稿、可视化、验证、方法学、正式分析、数据管理、概念化。
Itji Diana

**未引用的参考文献**
印度尼西亚中央统计机构，2025；Edel-Hermann和Lecomte，2019；Gordon等人，2015；Yadav等人，2024。

**利益冲突声明**
作者声明他们没有已知的利益冲突或个人关系可能影响本文所述的工作。

**致谢**
我们衷心感谢哈桑丁大学通过主题研究小组（TRG）计划（编号01939/UN4.1.7/PT.01.03/2026）提供的内部研究资助。我们还要感谢高等教育资助和评估中心（PPAPT）及印度尼西亚教育基金（LPDP）通过印度尼西亚教育奖学金（BPI）计划为第一作者提供的博士奖学金支持。

**作者名单**
Asti Irawanti Azis | Itji Diana Daud | Ade Rosmana | Tutik Kuswinanti | M. Bayu Mario | Ahwiyah Ekawaty Said | Ravindra Chandra Joshi | Ardan Ardan | Ernawati Djaya | Hishar Mirsam