Diseases of cereals caused by pathogenic fungi can significantly reduce crop yields. Many cultures are exposed to them. The disease is difficult to control on a large scale; thus, one of the relevant approaches is the crop field monitoring, which helps to identify the disease at an early stage and take measures to prevent its spread. One of the effective control methods is disease identification based on the analysis of digital images, with the possibility of obtaining them in field conditions, using mobile devices. In this work, we propose a method for the recognition of five fungal diseases of wheat shoots (leaf rust, stem rust, yellow rust, powdery mildew, and septoria), both separately and in case of multiple diseases, with the possibility of identifying the stage of plant development. A set of 2414 images of wheat fungi diseases (WFD2020) was generated, for which expert labeling was performed by the type of disease. More than 80% of the images in the dataset correspond to single disease labels (including seedlings), more than 12% are represented by healthy plants, and 6% of the images labeled are represented by multiple diseases. In the process of creating this set, a method was applied to reduce the degeneracy of the training data based on the image hashing algorithm. The disease-recognition algorithm is based on the convolutional neural network with the EfficientNet architecture. The best accuracy (0.942) was shown by a network with a training strategy based on augmentation and transfer of image styles. The recognition method was implemented as a bot on the Telegram platform, which allows users to assess plants by lesions in the field conditions.

The main growing regions for winter wheat in the Russian Federation are the North Caucasian, Central Black Earth, and Central agroecological regions. Spring wheat crops dominate in the Urals, Volga region, and Western Siberia. Wheat leaf rust, caused by Puccinia triticina, is an important disease, impacting greatly on wheat production. In Russia, the disease was an annual problem until 2010 but has since been more effectively controlled. However, changes in virulence in pathogen populations may arise from climate change, evolving cropping practices, intense use of chemical protectants, and an increase in the release of resistant cultivars. In the 2000s, the State Register of the Russian Federation included an increase in the number of winter and spring wheat cultivars resistant to leaf rust. However, successful genetic protection requires a diversity of cultivars with different resistance genes (Lr genes). Studies by the All Russian Institute of Plant Protection identified Lr genes in Russian cultivars’ phenotypes and molecular markers. In addition, the prevalence of virulence in pathogen populations was studied and the influence of the cultivar used in wheat production on the changes in these populations was evaluated. This paper reviews research on the genetic diversity of winter and spring wheat cultivars included in the State Register of Russia from 2000 to 2020 and analyzes their impact on the prevalence of virulence in pathogen populations. These data demonstrate the continuous evolution of P. triticina in response to wheat breeding efforts. Populations of the pathogen showed higher variability in regions where pathotype-specific resistance cultivars were commonly grown.

Листовые болезни яровой пшеницы – бурая ржавчина (возбудитель – Puccinia triticina), желтая пятнистость ( пиренофороз) (Pyrenophora tritici-repentis) и темно-бурая пятнистость (Сochliobolus sativus = Bipolaris sorokiniana) – относятся к группе распро - страненных и потенциально опасных болезней в западноазиатских регионах России и Северном Казахстане. Для обоснования стратегий генетической защиты пшеницы необходимы популяционные исследования фитопатогенов. Цель работы – характеристика структуры популяций возбудителей бурой ржавчины и желтой пятнистости яровой пшеницы по признакам вирулентности и оценка распространенности возбудителя темно-бурой пятнистости в западноазиатских регионах Российской Федерации и Северном Казахстане в 2017 г. Источником инфекционного материала служили пораженные бурой ржавчиной и пятнистостями листья образцов яровой пшеницы, собранные в Челябинской и Омской областях и Северном Казахстане. Анализ вирулентности 109 изолятов P. triticina на 20 линиях-дифференциаторах показал, что все изученные монопустульные изоляты были авирулентны к ТсLr24. Изоляты, вирулентные к ТсLr19, выявлены только в челябинской популяции. Частоты вирулентных изолятов к ТсLr2a, ТсLr2b, ТсLr2c, ТсLr11, ТсLr15, ТсLr16, ТсLr20 и ТсLr26 были выше в омской и североказахстанской популяциях, а к ТсLr9 – в челябинской. При использовании 20 ТсLr-ли ний определено 27 фенотипов вирулентности P. triticina: 12 в омской, 19 в челябинской, 8 в казахстанской. Фенотипы TLTTR (авирулентность (av) к ТсLr16, ТсLr19, ТсLr24, ТсLr26), TCTTR (av: TcLr9, TcLr16, ТсLr19, ТсLr24), TBTTR (av: ТсLr9, ТсLr16, ТсLr19, ТсLr24, ТсLr26) встречались во всех регионах. Фенотипы TQTTR (av: ТсLr19, ТсLr24, ТсLr26) и TGTTR (av: ТсLr9, ТсLr19, ТсLr24, ТсLr26) были общими для омской и североказахстанской популяций, а THPTR (av: ТсLr9, ТсLr11, ТсLr19, ТсLr24) и TCTTQ (av: ТсLr9, ТсLr16, ТсLr19, ТсLr20, ТсLr24) – для омской и челябинской. Определено высокое генетическое сходство омской популяции с североказахстанской и челябинской и умеренное между челябинской и североказахстанской популяциями. Распространенность возбудителя темно-бурой листовой пятнистости в Омской области была выше, чем в Челябинской. Из североказахстанских инфекционных образцов листьев С. sativus не выделен. Возбудитель желтой пятнистости обнаружен во всех изученных регионах. По признаку токсинообразования среди челябин ских изолятов P. tritici-repentis выявлено пять рас (р1 (PtrToxA, PtrToxС); р2 (PtrToxA); р7 (PtrToxA, PtrToxВ), р8 (PtrToxA, PtrToxВ, PtrToxС); р4 (не образует токсины)); среди омских – три (р1, р2, р3); среди североказахстанских – четыре (р1, р2, р3, р4). 26 фенотипов P. tritici-repentis выявлено при анализе вирулентности на 11 сортах-дифференциаторах. Два из них были представлены во всех популяциях; два – в челябинской и североказахстанской; один – в омской и челябинской; остальные были оригинальными. Высокая степень сходства структуры популяций облигатного патогена P. triticina и сапротрофного P. tritici-repentis в западно азиатских областях Российской Федерации и Северном Казахстане указывает на единую эпидемиологическую зону. Наличие общих фенотипов патогенов свидетельствует о возможном генном потоке между изученными популяциями, что следует учитывать при размещении в этих регионах генетически защищенных сортов яровой пшеницы.

Climate change is leading to increased occurrence of and yield losses to wheat diseases. Managing these diseases by introducing new, effective and diverse resistance genes into cultivars represents an important component of sustainable wheat production. In 2016 and 2017 a set of primary hexaploid synthetic wheat was studied under high disease pressure: powdery mildew, leaf and stem rust in Omsk; Septoria tritici and S. nodorum in Moscow. A total of 28 synthetics (19 CIMMYT synthetics and 9 Japanese synthetics) were selected as having combined resistance to at least two diseases in both years of testing. Two synthetics (entries 13 and 18) originating from crosses between winter durum wheat Ukrainka odesskaya-1530.94 and various Aegilopes taushii accessions, and four synthetics (entries 20, 21, 23 and 24) from cross between Canadian durum wheat Langdon and Ae. taushii were resistant to all four pathogens. Pathological and molecular markers evaluation of resistance suggests presence of new genes and diverse types of resistance. The novel genetic sources of disease resistance identified in this study can be successfully utilized in wheat breeding.