Concurrent selection for microbial suppression of<i>Fusarium graminearum</i>, Fusarium head blight and deoxynivalenol in wheat
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Identify biological agents that can both control Fusarium head blight (FHB) and reduce deoxynivalenol (DON) production. METHODS AND RESULTS: Concurrent screening methods were used to progressively select soil and food micro-organisms for the ability to suppress Fusarium graminearum, FHB and DON production. The micro-organisms were assessed using up to five assays including: a co-culture and dual-culture assay, an indirect impedance assay, a wheat floret assay, and two assays assessing DON production. Paenibacillus polymyxa W1-14-3 and C1-8-b gave the greatest inhibition of F. graminearum and reduction of DON production in greenhouse evaluations. Compared to a control treatment, they reduced disease severity by 56.5 and 55.4%, F. graminearum colonization of wheat heads by 58.8 and 62.4%, DON production by 84.8 and 89.4%, and increased 100-kernel weights by 56.6 and 66.9%, respectively. CONCLUSIONS: The concurrent selection has resulted in promising antagonists that may possess multiple modes of action, and have the ability to colonize wheat heads in controlled environments. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: A novel concurrent screening method was developed for selection of biocontrol agents for FHB. Two isolates of P. polymyxa were selected and identified. Their potential use as biocontrol agents for FHB is highlighted in this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».