Metabolite Composition and Bioactivity of<i>Rhizoctonia solani</i>Sclerotial Exudates
Notice bibliographique
Résumé
Sclerotia are vegetative structures that play a major role in survival of fungi under adverse conditions. The sclerotia of the plant pathogen Rhizoctonia solani AG2-2 IIIB exude liquid brown droplets that were evaluated for their bioactivity and toxicity against microorganisms and plant species. Also, their metabolic composition was analyzed by integrating Fourier transform ion cyclotron resonance-mass spectrometry (FT-ICR/MS), gas chromatography-MS (GC/MS), and proton nuclear magnetic resonance ((1)H NMR) spectroscopy. The results showed that exudates are complex mixtures composed of phenolics (17.40%), carboxylic acids (12.79%), carbohydrates (6.08%), fatty acids (3.78%), and amino acids (3.47%). The presence of such metabolites contributed to their antifungal and phytotoxic activities. The biological interpretation of the results highly suggests that the exudates not only have multiple roles in fungal physiology but also are a potential bioactive source with moderate toxicity. Our findings show with certainty that the integration of different analytical platforms is a powerful approach for extracting the maximum and reliable information on the metabolic composition of complex biological samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».