A procedure for quantifying adhesion of conidia of<i>Botrytis cinerea</i>to the skin of apple fruit
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasonication was evaluated as a nonchemical means to quantitatively remove conidia of Botrytis cinerea from the skin of Golden Delicious apple (Malus domestica Borkh.) fruit. A probe immersed in a suspension of conidia and generating 20 kHz at 150 W for 30- or 60-s pulses destroyed 13.3% or 29% of conidia, respectively. Destruction at 150 W for 10 s or at 30-120 W for up to 60 s was <2%. The procedure for quantifying adhesion of conidia to the skin of fruit consisted of pipetting a 50-microL water droplet containing 5 x 10(4) conidia onto the skinside of a slice of fruit, incubating the slices inside sealed 500 cm3 glass jars, excising a 1 cm diameter piece of skin bearing the droplet, and sonicating the skin in 8 mL of ice-cold water at 150 W for 10 s. The skin was removed, the suspension was centrifuged at 1250 x g for 15 min, and the supernatant was reduced to 1 mL by vacuum suction using a pipet. Conidia were stained with crystal violet and counted in a hemacytometer. Adhesion of conidia to skin was 3.0%, 14.6%, 20.8%, 39.4%, 57.6%, and 73.1% after 0, 2, 4, 8, 12, and 24 h incubation, respectively. Sonication was more effective than two other procedures for recovery of conidia. Conidia on the skin of fruit exposed to 4 microL of butyl acetate in the headspace of glass jars for 4 h at 23 degrees C increased the adhesion of conidia 107% above that for unexposed conidia. Sonication with a programmable power- and time-controlled probe was a simple, rapid, safe, and effective method for quantifying adhesion of B. cinerea conidia to the skin of apple fruit.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».